論文の概要: Multi-modal Atmospheric Sensing to Augment Wearable IMU-Based Hand Washing Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03549v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 14:04:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 21:29:56.890912
• Title: Multi-modal Atmospheric Sensing to Augment Wearable IMU-Based Hand Washing Detection
• Title（参考訳）: ウェアラブルIMUを用いた手洗い検出のためのマルチモーダル大気センシング
• Authors: Robin Burchard, Kristof Van Laerhoven,
• Abstract要約: 我々は、湿度、温度、気圧センサーを付加した、オープンソースの新しいプロトタイプ装置を提案する。 視覚検査により、特に湿度センサは、手洗い活動中に相対湿度が強く上昇していることが分かる。 機械学習によるデータの解析から、このような相対湿度パターンから恩恵を受ける特徴がまだ特定されていないことが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8093214146903875
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hand washing is a crucial part of personal hygiene. Hand washing detection is a relevant topic for wearable sensing with applications in the medical and professional fields. Hand washing detection can be used to aid workers in complying with hygiene rules. Hand washing detection using body-worn IMU-based sensor systems has been shown to be a feasible approach, although, for some reported results, the specificity of the detection was low, leading to a high rate of false positives. In this work, we present a novel, open-source prototype device that additionally includes a humidity, temperature, and barometric sensor. We contribute a benchmark dataset of 10 participants and 43 hand-washing events and perform an evaluation of the sensors' benefits. Added to that, we outline the usefulness of the additional sensor in both the annotation pipeline and the machine learning models. By visual inspection, we show that especially the humidity sensor registers a strong increase in the relative humidity during a hand-washing activity. A machine learning analysis of our data shows that distinct features benefiting from such relative humidity patterns remain to be identified.
• Abstract（参考訳）: 手洗いは個人の衛生上重要な部分である。 手洗い検出は、医療分野や専門分野の応用によるウェアラブルセンシングにおいて、関連するトピックである。 手洗い検出は、労働者が衛生規則に従うのを助けるために用いられる。 身体に装着したIMUセンサシステムを用いた手洗い検出は実現可能なアプローチであることが示されているが、いくつかの報告では、検出の特異性は低く、偽陽性率が高いことが報告されている。 本研究では,湿度,温度,気圧センサを付加した,オープンソースの新しいプロトタイプ装置を提案する。 10名の参加者と43名のハンドウォッシングイベントのベンチマークデータセットをコントリビュートし,センサのメリットを評価する。 さらに、アノテーションパイプラインと機械学習モデルの両方における追加センサーの有用性について概説する。 視覚検査により、特に湿度センサは、手洗い活動中に相対湿度が強く上昇していることが分かる。 機械学習によるデータの解析から、このような相対湿度パターンから恩恵を受ける特徴がまだ特定されていないことが分かる。

関連論文リスト

• Scaling Wearable Foundation Models [54.93979158708164]
  センサ基礎モデルのスケーリング特性を計算,データ,モデルサイズにわたって検討する。 最大4000万時間分の心拍数、心拍変動、心電図活動、加速度計、皮膚温度、および1分間のデータを用いて、私たちはLSMを作成します。 この結果から,LSMのスケーリング法則は,時間とセンサの両面において,計算や外挿などのタスクに対して確立されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T15:08:21Z)
• Analyzing Participants' Engagement during Online Meetings Using Unsupervised Remote Photoplethysmography with Behavioral Features [50.82725748981231]
  エンゲージメント測定は、医療、教育、サービスに応用される。 生理的特徴と行動的特徴の使用は可能であるが、従来の生理的測定の非現実性は接触センサーの必要性により生じる。 コンタクトセンサの代替として, 教師なし光胸腺造影(胸腔鏡)の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T20:39:16Z)
• Detection of Sensor-To-Sensor Variations using Explainable AI [2.2956649873563952]
  化学抵抗性ガス検知装置は製造中のセンサの変動の問題に悩まされている。 本研究では、SHAP(SHAP)のAI(XAI)法を用いて、センサデバイスにおけるセンサとセンサの変動を検出する新しい手法を提案する。 本手法は,GRU(Gated Recurrent Unit)モデルをトレーニングするために,人工的および現実的なオゾン濃度プロファイルを用いて試験する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T11:00:54Z)
• Unsupervised Statistical Feature-Guided Diffusion Model for Sensor-based Human Activity Recognition [3.2319909486685354]
  ウェアラブルセンサーによる人間の活動認識の進歩を支えている重要な問題は、多様なラベル付きトレーニングデータの利用不可能である。 本研究では,ウェアラブルセンサを用いた人間行動認識に特化して最適化された,教師なしの統計的特徴誘導拡散モデルを提案する。 平均,標準偏差,Zスコア,歪などの統計情報に拡散モデルを適用し,多種多様な合成センサデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T15:12:59Z)
• Tactile-Filter: Interactive Tactile Perception for Part Mating [54.46221808805662]
  人間は触覚と触覚に頼っている。 視覚ベースの触覚センサーは、様々なロボット認識や制御タスクに広く利用されている。 本稿では,視覚に基づく触覚センサを用いた対話的知覚手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T16:27:37Z)
• ChemVise: Maximizing Out-of-Distribution Chemical Detection with the Novel Application of Zero-Shot Learning [60.02503434201552]
  本研究は,簡単な学習セットから複雑な露光の学習近似を提案する。 合成センサ応答に対するこのアプローチは, 分布外の化学分析物の検出を驚くほど改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-09T20:19:57Z)
• A Novel IoT-based Framework for Non-Invasive Human Hygiene Monitoring using Machine Learning Techniques [1.4260605984981949]
  本稿では,振動センサを用いたヒト衛生モニタリングのための新しい枠組みを提案する。 アプローチは、実用的な囲いにおける、ジオフォンセンサ、ディジタイザ、コスト効率の高いコンピュータボードの組み合わせに基づいている。 バイナリ分類のためのサポートベクトルマシンの適用は、異なる衛生習慣の分類において95%の有望な精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T18:48:48Z)
• You Can Wash Hands Better: Accurate Daily Handwashing Assessment with Smartwatches [21.502362740250174]
  スマートウォッチを用いたウェアラブルソリューションであるUWashを提案し,ハンドウォッシングの手順を評価する。 コンピュータビジョンにおけるアクションセグメンテーション問題と同様の動作センサの読み書きによるハンドウォッシング評価の課題に対処する。 51人以上の被験者による実験では、UWashはハンドウォッシングジェスチャー認識において92.27%の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T12:23:06Z)
• Real-time detection of uncalibrated sensors using Neural Networks [62.997667081978825]
  オンライン学習に基づく温度・湿度・圧力センサの非校正検出装置を開発した。 このソリューションはニューラルネットワークをメインコンポーネントとして統合し、校正条件下でのセンサーの動作から学習する。 その結果, 提案手法は, 偏差値0.25度, 1% RH, 1.5Paの偏差をそれぞれ検出できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T15:44:39Z)
• Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
  パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。 PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。 本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T09:02:30Z)
• Fully Automated Hand Hygiene Monitoring\\in Operating Room using 3D Convolutional Neural Network [0.0]
  病院接種感染症(HAI)予防の最も重要な要因は手衛生である 畳み込みニューラルネット(CNN)による理解の最近の進歩は、人間の行動の認識と検出の応用を増大させている。 そこで本研究では,3次元CNNを用いた時間的特徴を用いたORビデオにおけるアルコール系手こりの完全自動モニタリングツールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-20T03:18:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。