論文の概要: Towards Privacy-Preserving Thermal Human Perception from Dataset to Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.14846v1
• Date: Sat, 10 Oct 2026 11:59:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 11:28:31.587779
• Title: Towards Privacy-Preserving Thermal Human Perception from Dataset to Deployment
• Title（参考訳）: プライバシ保護のためのデータから展開までの熱的人間の知覚
• Abstract要約: Indoor RGB-Tは屋内人間の知覚のための大規模RGB-熱的データセットである。 このデータセットは、室内20室をカバーし、90,576の80x62の熱フレーム、87,016の時間的に一致したRGB熱水対、115,557の注釈付き人間拘束箱を含んでいる。 実世界の市販睡眠監視システムに熱知覚モデルを展開する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.316021697126157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Indoor human perception is the foundation for smart homes and healthcare. However, RGB cameras raise privacy concerns in private indoor environments, while low-resolution thermal cameras provide limited spatial and semantic information. Large-scale indoor thermal datasets and real-world deployments remain limited. Here, we introduce Indoor RGB-T, a large-scale paired RGB--thermal dataset for indoor human perception. The dataset covers 20 indoor rooms and contains 90,576 80x62 thermal frames, 87,016 temporally matched RGB--thermal pairs, and 115,557 annotated human bounding boxes. We establish benchmarks for robust thermal occupant-state detection with 0.75 mAP and occupancy estimation with an accuracy of 0.847 in unseen rooms. We further evaluate RGB-to-thermal and thermal-to-RGB translation, achieving a temperature MAE of 0.654 C and an R2 of 0.923. Finally, we deploy the thermal perception model on a commercial sleep-monitoring system in the real world. Field testing with 100 participants and deployment of approximately 1,000 devices further demonstrate its practical feasibility. We identify practical challenges that motivate future research directions, including environmental thermal interference, sensing range and multi-person occlusion. The code, trained models and partial dataset are available at https://github.com/kailaisun/RGBT and https://huggingface.co/skl24/RGBT.
• Abstract（参考訳）: 屋内での人間の認識は、スマートホームと医療の基盤である。 しかし、RGBカメラはプライベート屋内環境でのプライバシー上の懸念を高め、低解像度のサーマルカメラは空間的および意味的な限られた情報を提供する。 大規模な屋内熱データセットと実世界の展開は依然として限られている。 Indoor RGB-Tは、屋内の人間知覚のための大規模なRGB-熱的データセットである。このデータセットは、室内の20室をカバーし、90,57680x62の熱的フレーム、87,016の時間的マッチングRGB-熱的ペア、115,557の注釈付きヒト拘束箱を含む。 我々は,0.75mAPの頑健な熱占有状態検出と0.847の精度での占有率推定のためのベンチマークを構築した。 さらにRGB-熱-熱-熱-RGB変換を評価し、温度MAEは0.654C、R2は0.923。 最後に,実世界の市販睡眠監視システムに感温モデルを展開する。 100人の参加者によるフィールドテストと約1,000台のデバイスによるデプロイにより、その実用性はさらに証明された。 環境熱干渉, 感知範囲, マルチパーソン・オクルージョンなど, 今後の研究方向性を動機づける実践的課題を特定する。 コード、トレーニングされたモデル、部分データセットはhttps://github.com/kailaisun/RGBTとhttps://huggingface.co/skl24/RGBTで入手できる。

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