論文の概要: Toward Building Safer Smart Homes for the People with Disabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05907v1
- Date: Wed, 10 Jun 2020 15:50:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 02:49:53.782267
- Title: Toward Building Safer Smart Homes for the People with Disabilities
- Title（参考訳）: 障害者のための安全スマートホームの構築に向けて
- Authors: Shahinur Alam, Md Sultan Mahmud, Mohammed Yeasin
- Abstract要約: SafeAccessは、状況認識を提供することで、より安全なスマートホームを構築するためのエンドツーエンドの支援ソリューションである。
我々は、人物を検出して認識し、画像記述を生成し、スマートドアのプロトタイプを設計するための堅牢なモデルの構築に注力する。
このシステムは、来訪者の名前や「未知」のシーンイメージ、顔の描写、文脈情報を含むMMSをユーザに通知する。
本システムでは,Fスコア0.97の人物を識別し,Fスコア0.97の平均画像記述を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0742675209112622
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Situational awareness is a critical foundation for the protection of human
life/properties and is challenging to maintain for people with disabilities
(i.e., visual impairments and limited mobility). In this paper, we present a
dialog enabled end-to-end assistive solution called "SafeAccess" to build a
safer smart home by providing situational awareness. The key functions of
SafeAccess are: - 1) monitoring homes and identifying incoming persons; 2)
helping users in assessing incoming threats (e.g., burglary, robbery, gun
violence); and, 3) allowing users to grant safe access to homes for
friends/families. In this work, we focus on building a robust model for
detecting and recognizing person, generating image descriptions, and designing
a prototype for the smart door. To interact with the system, we implemented a
dialog enabled smartphone app, especially for creating a personalized profile
from face images or videos of friends/families. A Raspberry pi connected to the
home monitoring cameras captures the video frames and performs change detection
to identify frames with activities. Then, we detect human presence using Faster
r-cnn and extract faces using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
(MTCNN). Subsequently, we match the detected faces using FaceNet/support vector
machine (SVM) classifiers. The system notifies users with an MMS containing the
name of incoming persons or as "unknown", scene image, facial description, and
contextual information. The users can grant access or call emergency services
using the SafeAccess app based on the received notification. Our system
identifies persons with an F-score 0.97 and recognizes items to generate image
description with an average F-score 0.97.
- Abstract（参考訳）: 状況意識は、人命・財産の保護にとって重要な基盤であり、障害者(視覚障害や限られた移動性)の維持が困難である。
本稿では,状況認識を提供することで,より安全なスマートホームを構築するための対話型エンド・ツー・エンド支援ソリューション「SafeAccess」を提案する。
safeaccessの主な機能は、1)住宅の監視、および入居者の識別である。
2) 来るべき脅威(強盗、強盗、銃乱用など)をユーザが評価するのを助けること、及び
3) 友人や家族の家に安全にアクセスできるようにする。
本研究では,人物の検出と認識,画像記述の生成,スマートドアのプロトタイプ設計のためのロバストモデルの構築に注目する。
システムと対話するために,対話可能なスマートフォンアプリ,特に顔画像や友人や家族のビデオからパーソナライズされたプロフィールを作成するために実装した。
ホーム監視カメラに接続されたRaspberry piは、ビデオフレームをキャプチャし、変更検出を行い、アクティビティとフレームを識別する。
次に,高速なr-cnnを用いて人間の存在を検知し,マルチタスクカスケード畳み込みネットワーク(mtcnn)を用いて顔を抽出する。
その後,facenet/support vector machine (svm) 分類器を用いて検出された顔と照合する。
このシステムは、着信者の名前を含むmms、または「未知」、シーンイメージ、顔の説明、文脈情報としてユーザに通知する。
ユーザは、受信した通知に基づいてSafeAccessアプリを使って、アクセスを許可したり、緊急サービスを呼び出すことができる。
本システムは,Fスコア0.97の人物を特定し,Fスコア0.97の平均画像記述を生成する。
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