論文の概要: iWash: A Smartwatch Handwashing Quality Assessment and Reminder System
with Real-time Feedback in the Context of Infectious Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10317v2
- Date: Fri, 19 Nov 2021 01:25:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 07:16:10.959222
- Title: iWash: A Smartwatch Handwashing Quality Assessment and Reminder System
with Real-time Feedback in the Context of Infectious Disease
- Title（参考訳）: iWash: 感染性疾患の文脈におけるリアルタイムフィードバックを備えたスマートウォッチハンドウォッシング品質評価とリマインダーシステム
- Authors: Sirat Samyoun, Sudipta Saha Shubha, Md Abu Sayeed Mondol, John A.
Stankovic
- Abstract要約: We present iWash, a comprehensive system for quality Assessment and context-aware reminder for handwashing with real-time feedback using watches。
iWashは、デバイス上での処理に最適化されたハイブリッドディープニューラルネットワークベースのシステムで、最小処理時間とバッテリ使用量で高い精度を保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.635081988566902
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Washing hands properly and frequently is the simplest and most cost-effective
interventions to prevent the spread of infectious diseases. People are often
ignorant about proper handwashing in different situations and do not know if
they wash hands properly. Smartwatches are found to be effective for assessing
the quality of handwashing. However, the existing smartwatch based systems are
not comprehensive enough in terms of achieving accuracy as well as reminding
people to handwash and providing feedback to the user about the quality of
handwashing. On-device processing is often required to provide real-time
feedback to the user, and so it is important to develop a system that runs
efficiently on low-resource devices like smartwatches. However, none of the
existing systems for handwashing quality assessment are optimized for on-device
processing. We present iWash, a comprehensive system for quality assessment and
context-aware reminder for handwashing with real-time feedback using
smartwatches. iWash is a hybrid deep neural network based system that is
optimized for on-device processing to ensure high accuracy with minimal
processing time and battery usage. Additionally, it is a context-aware system
that detects when the user is entering home using a Bluetooth beacon and
provides reminders to wash hands. iWash also offers touch-free interaction
between the user and the smartwatch that minimizes the risk of germ
transmission. We collected a real-life dataset and conducted extensive
evaluations to demonstrate the performance of iWash. Compared to the existing
handwashing quality assessment systems, we achieve around 12% higher accuracy
for quality assessment, as well as we reduce the processing time and battery
usage by around 37% and 10%, respectively.
- Abstract（参考訳）: 手を適切に頻繁に洗うことは、感染症の拡散を防ぐための最もシンプルで費用効果の高い介入である。
人々は、様々な状況で適切な手洗いについて無知であり、適切に手を洗うかどうかを知らないことが多い。
スマートウォッチはハンドウォッシングの質を評価するのに有効である。
しかし、既存のスマートウォッチベースのシステムは、精度の面では十分に包括的ではなく、手洗いのクオリティについてユーザーにフィードバックを提供するよう人々にリマインドしている。
オンデバイス処理は、ユーザに対してリアルタイムフィードバックを提供するために必要とされることが多いため、スマートウォッチのような低リソースデバイス上で効率的に動作するシステムを開発することが重要である。
しかし,既存の手洗い品質評価システムはいずれもデバイス上での処理に最適化されていない。
本稿では,スマートウォッチを用いたリアルタイムフィードバックによる手洗いにおける品質評価とコンテキスト認識リマインダーの総合システムであるiwashを提案する。
iWashは、デバイス上での処理に最適化されたハイブリッドディープニューラルネットワークベースのシステムで、最小処理時間とバッテリ使用量で高い精度を保証する。
さらに、bluetoothビーコンを使ってユーザーが家に入ることを検知し、手を洗うリマインダーを提供するコンテキストアウェアシステムである。
iwashはまた、ユーザーとスマートウォッチとのタッチフリーなインタラクションも提供し、細菌感染のリスクを最小化している。
実生活データセットを収集し,iwashの性能を示すために広範囲な評価を行った。
従来の手洗い品質評価システムと比較して,品質評価の精度が約12%向上し,処理時間と電池使用量を約37%,10%削減した。
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