論文の概要: Real-Time Elderly Monitoring for Senior Safety by Lightweight Human Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10519v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 15:00:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:20:55.330920
• Title: Real-Time Elderly Monitoring for Senior Safety by Lightweight Human Action Recognition
• Title（参考訳）: 軽量人間行動認識による高齢者安全の実時間モニタリング
• Authors: Han Sun, Yu Chen
• Abstract要約: リアルタイム監視と行動認識は、異常な行動や異常な活動が発生した場合に警告をタイムリーに起こすのに不可欠である。 本稿では, 軽量人行動認識(HAR)技術に基づく, 高齢者安全のためのリアルタイム高齢者モニタリング(REMS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.178325140443446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With an increasing number of elders living alone, care-giving from a distance becomes a compelling need, particularly for safety. Real-time monitoring and action recognition are essential to raise an alert timely when abnormal behaviors or unusual activities occur. While wearable sensors are widely recognized as a promising solution, highly depending on user's ability and willingness makes them inefficient. In contrast, video streams collected through non-contact optical cameras provide richer information and release the burden on elders. In this paper, leveraging the Independently-Recurrent neural Network (IndRNN) we propose a novel Real-time Elderly Monitoring for senior Safety (REMS) based on lightweight human action recognition (HAR) technology. Using captured skeleton images, the REMS scheme is able to recognize abnormal behaviors or actions and preserve the user's privacy. To achieve high accuracy, the HAR module is trained and fine-tuned using multiple databases. An extensive experimental study verified that REMS system performs action recognition accurately and timely. REMS meets the design goals as a privacy-preserving elderly safety monitoring system and possesses the potential to be adopted in various smart monitoring systems.
• Abstract（参考訳）: 独居高齢者の増加に伴い、長距離介護は特に安全のために魅力的なニーズとなっている。 リアルタイム監視と行動認識は、異常な行動や異常な活動が発生した場合に警告をタイムリに起こすために不可欠である。 ウェアラブルセンサーは有望なソリューションとして広く認識されているが、ユーザの能力や意欲によっては効率が低下する。 対照的に、非接触光学カメラで収集されたビデオストリームは、より豊富な情報を提供し、高齢者の負担を解放する。 本稿では,自発的ニューラルネットワーク(indrnn)を活用して,軽量な人間行動認識(har)技術に基づく高齢者安全(rems)のリアルタイムモニタリング手法を提案する。 キャプチャされたスケルトン画像を使用して、REMSスキームは異常な動作や動作を認識し、ユーザのプライバシを保存することができる。 高い精度を達成するため、HARモジュールは訓練され、複数のデータベースを使用して微調整される。 remsシステムは動作認識を正確かつタイムリーに行うことが実証された。 REMSは、プライバシーを保護している高齢者の安全監視システムとして設計目標を満たし、様々なスマートモニタリングシステムに採用される可能性を持っている。

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