論文の概要: Evaluation Protocols and Validation for Cameras in Indoor Healthcare Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25284v1
• Date: Wed, 24 Jun 2026 01:36:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 21:36:10.204358
• Title: Evaluation Protocols and Validation for Cameras in Indoor Healthcare Monitoring
• Title（参考訳）: 室内医療モニタリングにおけるカメラ評価プロトコルと検証
• Abstract要約: 既存の検証研究は、通常、デバイスメトロジー性能またはアルゴリズムの精度を分離して評価する。 まず,RGBカメラとRGB-Dカメラのメトロジ的性能を評価する。 2つ目は、最先端のポーズ推定器を用いて検証された人間のポーズ推定をサポートする際の使用を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.500769381352153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera-based monitoring systems are increasingly adopted in healthcare settings for the continuous assessment of patient movement and activities. However, their technical performance under real-world indoor conditions remains insufficiently characterised, preventing appropriate camera selection for clinical or home adoption and reproducibility. Existing validation studies typically assess either device metrological performance or algorithm accuracy in isolation, and often do not systematically account for practical deployment factors, such as lighting variability, occlusions, and camera positioning. We present two technical validation protocols: the first evaluates the metrological performance of RGB and RGB-D cameras, and the second assesses their use in supporting human pose estimation, validated using state-of-the-art pose estimators. The proposed protocols systematically assess five cameras, four RGB-D and one RGB, under controlled variations in lighting, camera height, viewing angle, and occlusion level within representative indoor scenarios. The experimental results show that metrological performance varies substantially across cameras, with depth bias at 5 m ranging from 50 mm to over 1400 mm depending on the device. For 2D pose estimation, all cameras achieve broadly comparable accuracy, with mean mAP between approximately 78% and 90% across cameras and estimators, whereas 3D reconstruction error differs markedly across devices, with MPJPE ranging from 104 mm to 365 mm, closely reflecting underlying depth-sensing quality. Environmental factors have a camera- and estimator-dependent effect on 3D performance, while camera mounting height has minimal influence within the evaluated range. This work provides evidence-based guidance for the selection and deployment of cameras in healthcare monitoring applications, addressing an important gap in current technical validation practice.
• Abstract（参考訳）: 患者の動きや活動の継続的な評価のために、医療環境において、カメラベースの監視システムがますます採用されている。 しかし、実際の室内環境下での技術的性能は、まだ不十分であり、臨床や家庭での使用や再現性に適切なカメラの選択を妨げている。 既存の検証研究は、通常、デバイスメトロジーの性能またはアルゴリズムの精度を単独で評価し、しばしば照明の変動、閉塞、カメラの位置決めなどの実際の配置要素を体系的に考慮しない。 提案手法は,RGBカメラとRGB-Dカメラのメトロジ的性能を評価し,その評価を行う。 提案手法は,5台のカメラ,4台のRGB-D,1台のRGBを,照明,カメラ高さ,視角,閉塞レベルの制御下で体系的に評価する。 実験結果から,50mmから1400mm以上の範囲の深さバイアスがカメラによって大きく異なることが明らかとなった。 2Dポーズ推定では、カメラと推定器間で平均mAPが約78%から90%の間にあるのに対し、3D再構成誤差はデバイス間で大きく異なり、MPJPEは104mmから365mmの範囲で、下層の奥行き検知品質をよく反映している。 環境因子は3次元性能にカメラおよび推定器依存の影響を及ぼし, カメラ装着高さは評価範囲に最小限の影響を及ぼした。 この研究は、医療監視アプリケーションにおけるカメラの選択とデプロイに関するエビデンスベースのガイダンスを提供し、現在の技術検証の実践において重要なギャップに対処する。

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