論文の概要: An Intelligent Edge-Deployable Indoor Air Quality Monitoring and Activity Recognition Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03920v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 11:58:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 15:48:41.132671
• Title: An Intelligent Edge-Deployable Indoor Air Quality Monitoring and Activity Recognition Approach
• Title（参考訳）: インテリジェントエッジ展開型室内空気質モニタリングと活動認識アプローチ
• Authors: Mohamed Rafik Aymene Berkani, Ammar Chouchane, Yassine Himeur, Abdelmalik Ouamane and Abbes Amira
• Abstract要約: 本稿では,室内環境における空気質のモニタリングと分類を行うインテリジェントシステムについて紹介する。 本システムは6つの多様なセンサを統合して測定パラメータを収集し,その後,活動認識のための1次元CNNモデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4489794208855473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The surveillance of indoor air quality is paramount for ensuring environmental safety, a task made increasingly viable due to advancements in technology and the application of artificial intelligence and deep learning (DL) tools. This paper introduces an intelligent system dedicated to monitoring air quality and categorizing activities within indoor environments using a DL approach based on 1D Convolutional Neural Networks (1D-CNNs). Our system integrates six diverse sensors to gather measurement parameters, which subsequently train a 1D CNN model for activity recognition. This proposed model boasts a lightweight and edge-deployable design, rendering it ideal for real-time applications. We conducted our experiments utilizing an air quality dataset specifically designed for Activity of Daily Living (ADL) classification. The results illustrate the proposed model's efficacy, achieving a remarkable accuracy of 97.00%, a minimal loss value of 0.15%, and a swift prediction time of 41 milliseconds.
• Abstract（参考訳）: 室内空気質の監視は環境安全性の確保に最重要であり、テクノロジーの進歩と人工知能とディープラーニング(dl)ツールの応用により、その課題はますます実現されていった。 本稿では,1次元畳み込みニューラルネットワーク(1D-CNN)に基づくDLアプローチを用いて,室内環境における空気質の監視と分類を行うインテリジェントシステムを提案する。 本システムでは,6種類のセンサを統合して測定パラメータを収集し,活動認識のための1次元cnnモデルを学習する。 提案したモデルは軽量でエッジデプロイ可能な設計で、リアルタイムアプリケーションに最適である。 生活行動(ADL)分類に特化して設計された空気質データセットを用いて実験を行った。 その結果,提案モデルの有効性が示され,97.00%の精度,0.15%の損失最小値,41ミリ秒の迅速な予測が可能となった。

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