論文の概要: WearableMil: An End-to-End Framework for Military Activity Recognition and Performance Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05452v2
• Date: Sat, 11 Jan 2025 01:08:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:21:17.942787
• Title: WearableMil: An End-to-End Framework for Military Activity Recognition and Performance Monitoring
• Title（参考訳）: WearableMil: 軍事活動認識とパフォーマンス監視のためのエンドツーエンドフレームワーク
• Authors: Barak Gahtan, Shany Funk, Einat Kodesh, Itay Ketko, Tsvi Kuflik, Alex M. Bronstein,
• Abstract要約: 本稿では、軍事訓練におけるウェアラブルデータからの活動の事前処理、分析、認識のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。 textitGarmin-55スマートウォッチを6ヶ月以上、1500万分以上使用した兵士135人のデータを使っています。 我々のフレームワークは、生理学的にインフォームドされた方法で欠落したデータに対処し、未知の睡眠状態を40.38%から3.66%に減らした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.130450173185638
• License:
• Abstract: Musculoskeletal injuries during military training significantly impact readiness, making prevention through activity monitoring crucial. While Human Activity Recognition (HAR) using wearable devices offers promising solutions, it faces challenges in processing continuous data streams and recognizing diverse activities without predefined sessions. This paper introduces an end-to-end framework for preprocessing, analyzing, and recognizing activities from wearable data in military training contexts. Using data from 135 soldiers wearing \textit{Garmin--55} smartwatches over six months with over 15 million minutes. We develop a hierarchical deep learning approach that achieves 93.8% accuracy in temporal splits and 83.8% in cross-user evaluation. Our framework addresses missing data through physiologically-informed methods, reducing unknown sleep states from 40.38% to 3.66%. We demonstrate that while longer time windows (45-60 minutes) improve basic state classification, they present trade-offs in detecting fine-grained activities. Additionally, we introduce an intuitive visualization system that enables real-time comparison of individual performance against group metrics across multiple physiological indicators. This approach to activity recognition and performance monitoring provides military trainers with actionable insights for optimizing training programs and preventing injuries.
• Abstract（参考訳）: 軍事訓練中の筋肉骨格の損傷は準備に著しく影響を与え、活動監視による予防が重要となる。 ウェアラブルデバイスを使用したヒューマンアクティビティ認識(HAR)は有望なソリューションを提供するが、継続的データストリームの処理や、事前に定義されたセッションなしでさまざまなアクティビティを認識するという課題に直面している。 本稿では、軍事訓練におけるウェアラブルデータからの活動の事前処理、分析、認識のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。 のスマートウォッチを身に着けている135人の兵士のデータを6ヶ月で1500万分以上使ってみた。 本研究では,時間分割で93.8%,ユーザ間評価で83.8%の精度を実現する階層型ディープラーニング手法を開発した。 我々のフレームワークは、生理学的にインフォームドされた方法で欠落したデータに対処し、未知の睡眠状態を40.38%から3.66%に減らした。 より長い時間窓(45～60分)で基本状態の分類が向上する一方で、細粒度の活動を検出するためのトレードオフが示される。 さらに,複数の生理指標をまたいだグループメトリクスに対して,個々のパフォーマンスをリアルタイムに比較できる直感的な可視化システムを導入する。 行動認識とパフォーマンスモニタリングに対するこのアプローチは、訓練プログラムを最適化し、怪我を予防するための実用的な洞察を提供する。

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