論文の概要: Demo: RhythmEdge: Enabling Contactless Heart Rate Estimation on the Edge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06572v1
- Date: Sat, 13 Aug 2022 04:50:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-16 14:16:08.121992
- Title: Demo: RhythmEdge: Enabling Contactless Heart Rate Estimation on the Edge
- Title（参考訳）: デモ:RhythmEdge:エッジ上での非接触型心拍推定を実現する
- Authors: Zahid Hasan, Emon Dey, Sreenivasan Ramasamy Ramamurthy, Nirmalya Roy,
Archan Misra
- Abstract要約: RhythmEdgeは、通常のHRモニタリングアプリケーションのための、低コストでディープラーニングベースのコンタクトレスシステムである。
私たちのRhythmEdgeは、顔の動画から血液量の変化を検出することでHRを測定します。
我々はRhythmEdgeのスケーラビリティ、柔軟性、互換性を3つのリソース制約のあるプラットフォームにデプロイすることで示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.397374189063858
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this demo paper, we design and prototype RhythmEdge, a low-cost,
deep-learning-based contact-less system for regular HR monitoring applications.
RhythmEdge benefits over existing approaches by facilitating contact-less
nature, real-time/offline operation, inexpensive and available sensing
components, and computing devices. Our RhythmEdge system is portable and easily
deployable for reliable HR estimation in moderately controlled indoor or
outdoor environments. RhythmEdge measures HR via detecting changes in blood
volume from facial videos (Remote Photoplethysmography; rPPG) and provides
instant assessment using off-the-shelf commercially available
resource-constrained edge platforms and video cameras. We demonstrate the
scalability, flexibility, and compatibility of the RhythmEdge by deploying it
on three resource-constrained platforms of differing architectures (NVIDIA
Jetson Nano, Google Coral Development Board, Raspberry Pi) and three
heterogeneous cameras of differing sensitivity, resolution, properties (web
camera, action camera, and DSLR). RhythmEdge further stores longitudinal
cardiovascular information and provides instant notification to the users. We
thoroughly test the prototype stability, latency, and feasibility for three
edge computing platforms by profiling their runtime, memory, and power usage.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,HRモニタリングのための低コストでディープラーニングベースのコンタクトレスシステムであるRhythmEdgeの設計と試作を行う。
RhythmEdgeは、コンタクトレスの性質、リアルタイム/オフライン操作、安価で利用可能なセンサーコンポーネント、コンピューティングデバイスを促進することで、既存のアプローチよりもメリットがある。
我々のRhythmEdgeシステムは、適度に制御された屋内環境や屋外環境において、ポータブルで信頼性の高いHR推定に容易にデプロイできる。
rhythmedgeは、顔ビデオ(remote photoplethysmography; rppg)から血液量の変化を検出することで、hrを測定し、市販のリソース制約付きエッジプラットフォームとビデオカメラを使用して即座に評価する。
我々は、異なるアーキテクチャ(NVIDIA Jetson Nano、Google Coral Development Board、Raspberry Pi)と異なる感度、解像度、特性(Webカメラ、アクションカメラ、DSLR)の3つのリソース制約されたプラットフォームにRhythmEdgeをデプロイすることで、RhythmEdgeのスケーラビリティ、柔軟性、互換性を実証する。
rhythmedgeはさらに、縦方向の心臓血管情報を保存し、ユーザーに即時通知を提供する。
ランタイム、メモリ、電力使用量をプロファイリングすることで、3つのエッジコンピューティングプラットフォームにおけるプロトタイプの安定性、レイテンシ、実現可能性を徹底的にテストします。
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