論文の概要: CSI-Based Efficient Self-Quarantine Monitoring System Using Branchy Convolution Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01756v1
• Date: Wed, 24 May 2023 04:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-11 13:56:14.594727
• Title: CSI-Based Efficient Self-Quarantine Monitoring System Using Branchy Convolution Neural Network
• Title（参考訳）: 分岐畳み込みニューラルネットワークを用いたcsiに基づく効率的な自己検層監視システム
• Authors: Jingtao Guo, Ivan Wang-Hei Ho
• Abstract要約: そこで我々は,Wi-Fiをベースとしたデバイスフリーの自己検疫監視システムを提案する。 We exploit channel state information (CSI) from Wi-Fi signal as human activity features。 実験の結果,提案モデルでは,5つの異なる人間の活動の分類において,平均98.19%の精度が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.609279398946235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, Coronavirus disease (COVID-19) has become a global pandemic because of its fast spread in various countries. To build an anti-epidemic barrier, self-isolation is required for people who have been to any at-risk places or have been in close contact with infected people. However, existing camera or wearable device-based monitoring systems may present privacy leakage risks or cause user inconvenience in some cases. In this paper, we propose a Wi-Fi-based device-free self-quarantine monitoring system. Specifically, we exploit channel state information (CSI) derived from Wi-Fi signals as human activity features. We collect CSI data in a simulated self-quarantine scenario and present BranchyGhostNet, a lightweight convolution neural network (CNN) with an early exit prediction branch, for the efficient joint task of room occupancy detection (ROD) and human activity recognition (HAR). The early exiting branch is used for ROD, and the final one is used for HAR. Our experimental results indicate that the proposed model can achieve an average accuracy of 98.19% for classifying five different human activities. They also confirm that after leveraging the early exit prediction mechanism, the inference latency for ROD can be significantly reduced by 54.04% when compared with the final exiting branch while guaranteeing the accuracy of ROD.
• Abstract（参考訳）: 現在、新型コロナウイルス(COVID-19)は各国で急速に流行しているため、世界的なパンデミックとなっている。 防疫障壁を構築するには、リスクのある場所に行ったり、感染した人々と密接な接触をした人に対して、自己隔離が必要である。 しかし、既存のカメラやウェアラブルデバイスをベースとした監視システムは、プライバシー漏洩のリスクを生じさせる可能性がある。 本稿では,Wi-Fiをベースとしたデバイスレス自己検疫監視システムを提案する。 具体的には,wi-fi信号に由来するチャネル状態情報(csi)を人間の活動特徴として活用する。 シミュレーションされた自己検疫シナリオでCSIデータを収集し、室内占有検知(ROD)と人的活動認識(HAR)の効率的な共同作業のために、早期出口予測ブランチを備えた軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるBranchyGhostNetを提示する。 早期出口分岐はRDDに、最終分岐はHARに使用される。 実験の結果,提案モデルは5つの異なる人間活動の分類において平均98.19%の精度が得られることがわかった。 彼らはまた、早期出口予測機構を利用した後、RODの精度を保証しながら最終出口分岐と比較すると、RODの推論遅延を54.04%削減できることを確認した。

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