論文の概要: CADDI: An in-Class Activity Detection Dataset using IMU data from low-cost sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02853v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 18:29:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:15:00.922251
• Title: CADDI: An in-Class Activity Detection Dataset using IMU data from low-cost sensors
• Title（参考訳）: CADDI:低コストセンサのIMUデータを用いたクラス内アクティビティ検出データセット
• Authors: Luis Marquez-Carpintero, Sergio Suescun-Ferrandiz, Monica Pina-Navarro, Miguel Cazorla, Francisco Gomez-Donoso,
• Abstract要約: 安価なIMUセンサを用いたクラス内アクティビティ検出のための新しいデータセットを提案する。 データセットは、典型的な教室のシナリオで12人の参加者が実行した、瞬間的および連続的な19の多様なアクティビティで構成されている。 加速度計、ジャイロスコープ、回転ベクトルデータ、および同期ステレオ画像を含み、センサーと視覚データを用いたマルチモーダルアルゴリズムを開発するための包括的なリソースを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3860149185538613
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• Abstract: The monitoring and prediction of in-class student activities is of paramount importance for the comprehension of engagement and the enhancement of pedagogical efficacy. The accurate detection of these activities enables educators to modify their lessons in real time, thereby reducing negative emotional states and enhancing the overall learning experience. To this end, the use of non-intrusive devices, such as inertial measurement units (IMUs) embedded in smartwatches, represents a viable solution. The development of reliable predictive systems has been limited by the lack of large, labeled datasets in education. To bridge this gap, we present a novel dataset for in-class activity detection using affordable IMU sensors. The dataset comprises 19 diverse activities, both instantaneous and continuous, performed by 12 participants in typical classroom scenarios. It includes accelerometer, gyroscope, rotation vector data, and synchronized stereo images, offering a comprehensive resource for developing multimodal algorithms using sensor and visual data. This dataset represents a key step toward scalable solutions for activity recognition in educational settings.
• Abstract（参考訳）: 授業中の学生活動のモニタリングと予測は、エンゲージメントの理解と教育効果の向上に最重要となる。 これらの活動の正確な検出により、教育者はリアルタイムで授業を変更でき、それによってネガティブな感情状態が減少し、全体的な学習経験が向上する。 この目的のために、スマートウォッチに埋め込まれた慣性測定ユニット(IMU)のような非侵入的デバイスの使用は、実現可能な解決策である。 信頼性のある予測システムの開発は、教育における大きなラベル付きデータセットの欠如によって制限されてきた。 このギャップを埋めるために、安価なIMUセンサを用いたクラス内アクティビティ検出のための新しいデータセットを提案する。 データセットは、典型的な教室のシナリオで12人の参加者が実行した、瞬間的および連続的な19の多様なアクティビティで構成されている。 加速度計、ジャイロスコープ、回転ベクトルデータ、および同期ステレオ画像を含み、センサーと視覚データを用いたマルチモーダルアルゴリズムを開発するための包括的なリソースを提供する。 このデータセットは、教育環境におけるアクティビティ認識のためのスケーラブルなソリューションへの重要なステップである。

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