論文の概要: Smartwatch-Based Sitting Time Estimation in Real-World Office Settings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08808v1
- Date: Thu, 09 Apr 2026 22:48:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.603927
- Title: Smartwatch-Based Sitting Time Estimation in Real-World Office Settings
- Title（参考訳）: 実世界のオフィス設定におけるスマートウォッチによる座り時間推定
- Authors: Olivia Zhang, Zhilin Zhang,
- Abstract要約: 摂食行動は、肥満、心血管疾患、その他の慢性疾患と強く結びついており、公衆衛生上の大きなリスクをもたらす。
本研究は,スマートウォッチの慣性測定ユニット(IMU)からの信号が,日々の作業中にオフィスワーカーから収集される,現実的なオフィス設定の問題に対処するものである。
運動力学の新たな表現として,オイラー角から導かれる回転ベクトル列を導入して,IMU信号から着座時間を推定する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.84273475762818
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sedentary behavior poses a major public health risk, being strongly linked to obesity, cardiovascular disease, and other chronic conditions. Accurately estimating sitting time is therefore critical for monitoring and improving individual health. This work addresses the problem in real-world office settings, where signals from the inertial measurement units (IMU) on a smartwatch were collected from office workers during their daily routines. We propose a method that estimates sitting time from the IMU signals by introducing the use of rotation vector sequences, derived from Euler angles, as a novel representation of movement dynamics. Experiments on a 34-hour dataset demonstrate that exploiting rotation vector sequences improves algorithm performance, highlighting their potential for robust sitting time estimation in natural environments.
- Abstract（参考訳）: 摂食行動は、肥満、心血管疾患、その他の慢性疾患と強く結びついており、公衆衛生上の大きなリスクをもたらす。
したがって、正確な着座時間を推定することは、個人の健康をモニタリングし改善するために重要である。
本研究は,スマートウォッチの慣性測定ユニット(IMU)からの信号が,日々の作業中にオフィスワーカーから収集される,現実的なオフィス設定の問題に対処するものである。
運動力学の新たな表現として,オイラー角から導かれる回転ベクトル列を導入して,IMU信号から着座時間を推定する手法を提案する。
34時間データセットの実験では、回転ベクトル列の活用によりアルゴリズムの性能が向上し、自然環境における着座時間推定の可能性が強調された。
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