論文の概要: In-Bed Person Monitoring Using Thermal Infrared Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07986v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 15:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 14:27:35.237485
• Title: In-Bed Person Monitoring Using Thermal Infrared Sensors
• Title（参考訳）: 熱赤外センサを用いた生体内モニタリング
• Authors: Elias Josse, Amanda Nerborg, Kevin Hernandez-Diaz, Fernando Alonso-Fernandez
• Abstract要約: パナソニックグリッド(Panasonic Grid-EYE)は、低解像度の赤外線サーモパイルアレイセンサーで、よりプライバシーを提供する。 この目的のために、2つのデータセットが取得され、1つ (480 画像) は一定条件で、もう1つ (200 画像) は異なるバリエーションで取得された。 我々は、SVM(Support Vector Machines)、k-Nearest Neighbors(k-NN)、Neural Network(NN)の3つの機械学習アルゴリズムをテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.561797148529664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The world is expecting an aging population and shortage of healthcare professionals. This poses the problem of providing a safe and dignified life for the elderly. Technological solutions involving cameras can contribute to safety, comfort and efficient emergency responses, but they are invasive of privacy. We use 'Griddy', a prototype with a Panasonic Grid-EYE, a low-resolution infrared thermopile array sensor, which offers more privacy. Mounted over a bed, it can determine if the user is on the bed or not without human interaction. For this purpose, two datasets were captured, one (480 images) under constant conditions, and a second one (200 images) under different variations such as use of a duvet, sleeping with a pet, or increased room temperature. We test three machine learning algorithms: Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN) and Neural Network (NN). With 10-fold cross validation, the highest accuracy in the main dataset is for both SVM and k-NN (99%). The results with variable data show a lower reliability under certain circumstances, highlighting the need of extra work to meet the challenge of variations in the environment.
• Abstract（参考訳）: 世界は高齢化と医療専門家の不足を期待している。 これは高齢者に安全で尊厳ある生活を提供するという問題を引き起こす。 カメラを含む技術ソリューションは、安全、快適、効率的な緊急対応に寄与するが、プライバシーを侵害している。 パナソニックグリッド(Panasonic Grid-EYE)は、低解像度の赤外線サーモパイルアレイセンサーで、よりプライバシーを提供する。 ベッドの上に装着すると、ユーザーがベッドの上にいるかどうかを、人間との対話なしに判断できる。 この目的のために、2つのデータセットをキャプチャし、1つ(480画像)は一定の条件下で、もう1つ(200画像)はダブレットの使用、ペットとの睡眠、室温の増加といった異なるバリエーションでキャプチャした。 我々は、SVM(Support Vector Machines)、k-Nearest Neighbors(k-NN)、Neural Network(NN)の3つの機械学習アルゴリズムをテストする。 10倍のクロスバリデーションで、メインデータセットの最高精度は、SVMとk-NNの両方(99%)である。 変動データを用いた結果,一定の状況下での信頼性が低下し,環境変動の課題を満たすための余分な作業の必要性が強調された。

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