論文の概要: Monitoring Indoor Activity of Daily Living Using Thermal Imaging: A Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08672v1
• Date: Mon, 6 Sep 2021 08:55:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-26 22:31:08.265182
• Title: Monitoring Indoor Activity of Daily Living Using Thermal Imaging: A Case Study
• Title（参考訳）: 熱画像を用いた日常生活の室内活動のモニタリング
• Authors: Hassan M. Ahmed, Bessam Abdulrazak (AMI-Lab Faculte des sciences, Universite de Sherbrooke)
• Abstract要約: 熱センサアレイ(TSA)を用いた屋内ADL監視のためのIoTシステムを提案する。 日常活動、睡眠活動、非活動の3種類のADLが導入された。 その結果,3つの活動クラスは昼夜の平均気温と同一視できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Monitoring indoor activities of daily living (ADLs) of a person is neither an easy nor an accurate process. It is subjected to dependency on sensor type, power supply stability, and connectivity stability without mentioning artifacts introduced by the person himself. Multiple challenges have to be overcome in this field, such as; monitoring the precise spatial location of the person, and estimating vital signs like an individuals average temperature. Privacy is another domain of the problem to be thought of with care. Identifying the persons posture without a camera is another challenge. Posture identification assists in the persons fall detection. Thermal imaging could be a proper solution for most of the mentioned challenges. It provides monitoring both the persons average temperature and spatial location while maintaining privacy. In this research, we propose an IoT system for monitoring an indoor ADL using thermal sensor array (TSA). Three classes of ADLs are introduced, which are daily activity, sleeping activity and no-activity respectively. Estimating person average temperature using TSAs is introduced as well in this paper. Results have shown that the three activity classes can be identified as well as the persons average temperature during day and night. The persons spatial location can be determined while his/her privacy is maintained as well.
• Abstract（参考訳）: 人の日常生活(adl)の屋内活動を監視することは簡単でも正確なプロセスでもない。 センサタイプ、電源安定性、接続安定性に、本人が導入したアーティファクトに言及することなく依存する。 この分野では、人の正確な空間的位置の監視、個人の平均温度のようなバイタルサインの推定など、複数の課題を克服する必要がある。 プライバシーは、注意して考えるべき問題の別の領域である。 カメラなしで姿勢を判断することは別の課題です。 姿勢識別は、被験者の転倒検出を支援する。 サーマルイメージングは、上記の課題のほとんどに対して適切な解決策になり得る。 プライバシーを維持しながら、平均気温と空間的位置の両方を監視します。 本研究では,熱センサアレイ(TSA)を用いた室内ADLモニタリングのためのIoTシステムを提案する。 3種類のadlが導入されており、それぞれ日常生活活動、睡眠活動、無活動である。 TSAを用いた人体平均温度の推定も本論文で紹介する。 その結果,3つの活動クラスは昼夜の平均気温と同一視できることがわかった。 個人の空間的位置は、プライバシーが維持されている間も決定できる。

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