論文の概要: When Healthcare Meets Off-the-Shelf WiFi: A Non-Wearable and Low-Costs
Approach for In-Home Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09715v1
- Date: Mon, 21 Sep 2020 09:35:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-16 04:42:13.856037
- Title: When Healthcare Meets Off-the-Shelf WiFi: A Non-Wearable and Low-Costs
Approach for In-Home Monitoring
- Title(参考訳): 医療が市販のWiFiと対決する時--家庭内モニタリングの非脆弱で低コストなアプローチ
- Authors: Lingchao Guo, Zhaoming Lu, Shuang Zhou, Xiangming Wen, Zhihong He
- Abstract要約: 政府は、高齢者の快適さと自立性を確保しつつ、医療サービスの質を低コストで向上させる必要がある。
本研究は、市販のWiFiをベースとした家庭内モニタリング手法を提案する。
提案手法は,壁面からでも細かな人間のポーズ像を捉え,市販のWiFiデバイスで同時に詳細な呼吸状態を追跡する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.082774743804399
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As elderly population grows, social and health care begin to face validation
challenges, in-home monitoring is becoming a focus for professionals in the
field. Governments urgently need to improve the quality of healthcare services
at lower costs while ensuring the comfort and independence of the elderly. This
work presents an in-home monitoring approach based on off-the-shelf WiFi, which
is low-costs, non-wearable and makes all-round daily healthcare information
available to caregivers. The proposed approach can capture fine-grained human
pose figures even through a wall and track detailed respiration status
simultaneously by off-the-shelf WiFi devices. Based on them, behavioral data,
physiological data and the derived information (e.g., abnormal events and
underlying diseases), of the elderly could be seen by caregivers directly. We
design a series of signal processing methods and a neural network to capture
human pose figures and extract respiration status curves from WiFi Channel
State Information (CSI). Extensive experiments are conducted and according to
the results, off-the-shelf WiFi devices are capable of capturing fine-grained
human pose figures, similar to cameras, even through a wall and track accurate
respiration status, thus demonstrating the effectiveness and feasibility of our
approach for in-home monitoring.
- Abstract(参考訳): 高齢化に伴い、社会と医療が検証の課題に直面し始め、家庭内モニタリングがこの分野のプロフェッショナルの焦点になりつつある。
政府は、高齢者の快適さと自立性を確保しつつ、医療サービスの質を低コストで向上させる必要がある。
この研究は、市販のwi-fiをベースにした家庭内モニタリングアプローチを示しており、低コストで、着用不能で、介護者に一日中医療情報を提供する。
提案手法は,壁面からでも細かな人間のポーズ像を捉え,市販のWiFiデバイスで同時に詳細な呼吸状態を追跡する。
これらの結果から,高齢者の行動データ,生理データ,派生情報(異常事象や基礎疾患など)は,介護者に直接確認できた。
WiFiチャネル状態情報(CSI)から人間のポーズ図を抽出し呼吸状態曲線を抽出する一連の信号処理手法とニューラルネットワークを設計する。
広範にわたる実験を行い、その結果、市販のWiFiデバイスは、壁を通してもカメラと同様の微細な人間のポーズ像を捉え、正確な呼吸状態を追跡し、家庭内モニタリングにおける我々のアプローチの有効性と実現可能性を示す。
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