論文の概要: A Phone-based Distributed Ambient Temperature Measurement System with An Efficient Label-free Automated Training Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10401v2
• Date: Fri, 17 May 2024 11:38:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 18:12:19.423603
• Title: A Phone-based Distributed Ambient Temperature Measurement System with An Efficient Label-free Automated Training Strategy
• Title（参考訳）: 効率的なラベレス自動訓練戦略を用いた携帯電話による分散型環境温度測定システム
• Authors: Dayin Chen, Xiaodan Shi, Haoran Zhang, Xuan Song, Dongxiao Zhang, Yuntian Chen, Jinyue Yan,
• Abstract要約: 建物のエネルギー効率の向上は、屋内の環境温度のモニタリングに大きく依存している。 既存の電話ベースの環境温度推定手法では、プライバシー保護の不十分、様々な電話にモデルを適応させることの困難、十分なラベル付きトレーニングデータを取得する上でのハードルといった課題に直面している。 本研究では,複数の携帯電話間で協調して環境温度を正確に測定できる分散電話型環境温度推定システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.68699858395261
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enhancing the energy efficiency of buildings significantly relies on monitoring indoor ambient temperature. The potential limitations of conventional temperature measurement techniques, together with the omnipresence of smartphones, have redirected researchers'attention towards the exploration of phone-based ambient temperature estimation methods. However, existing phone-based methods face challenges such as insufficient privacy protection, difficulty in adapting models to various phones, and hurdles in obtaining enough labeled training data. In this study, we propose a distributed phone-based ambient temperature estimation system which enables collaboration among multiple phones to accurately measure the ambient temperature in different areas of an indoor space. This system also provides an efficient, cost-effective approach with a few-shot meta-learning module and an automated label generation module. It shows that with just 5 new training data points, the temperature estimation model can adapt to a new phone and reach a good performance. Moreover, the system uses crowdsourcing to generate accurate labels for all newly collected training data, significantly reducing costs. Additionally, we highlight the potential of incorporating federated learning into our system to enhance privacy protection. We believe this study can advance the practical application of phone-based ambient temperature measurement, facilitating energy-saving efforts in buildings.
• Abstract（参考訳）: 建物のエネルギー効率の向上は、屋内の環境温度のモニタリングに大きく依存している。 従来の温度測定手法の潜在的な限界は、スマートフォンの非存在とともに、携帯電話による環境温度推定手法の探究に対する研究者の意識をリダイレクトしている。 しかし、既存の電話ベースの手法では、プライバシー保護の不足、様々な電話にモデルを適用することの難しさ、十分なラベル付きトレーニングデータを取得することのハードルなど、課題に直面している。 本研究では,屋内空間の異なる領域の環境温度を正確に測定する分散電話を用いた環境温度推定システムを提案する。 このシステムは、数ショットのメタ学習モジュールと自動ラベル生成モジュールを備えた効率的で費用対効果の高いアプローチも提供する。 5つの新しいトレーニングデータポイントで、温度推定モデルが新しいスマートフォンに適応し、優れたパフォーマンスを達成できることが示される。 さらに,クラウドソーシングを用いて,新たに収集したトレーニングデータの正確なラベルを生成することで,コストを大幅に削減する。 さらに,プライバシ保護を強化するために,フェデレーション学習をシステムに組み込むことの可能性を強調した。 本研究では,電話による環境温度測定の実用化を推進し,ビルの省エネ活動を促進することができると考えている。

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