Sammanfattning av denna webbsida: Att härleda en persons energiutgifter utgör en korrekt grund för att följa fysiska aktivitetsnivåer över många hälso- och livsstilsövervakningsuppgifter. I detta arbete presenterar vi en metod för att uppskatta värmekostnader från kombinerade visuella sensorer och accelerometrar med hjälp av en RGB-Depth-kamera och en bärbar tröghetssensor. Den föreslagna individuella oberoende ramen sammanställer information från båda metoderna, vilket leder till förbättrade uppskattningar utöver noggrannheten hos metoder baserade på enkelmodalitet och manuell metabolisk uppslagning (MET). För utvärdering introducerar vi en ny datauppsättning kallad SPHERE_RGBD+Inertial_calorie, för vilken visuella och tröga data samtidigt erhålls med indirekta kalorimetri mark sanningsmätningar baserade på gas utbyte. Experiment visar att sammansmältningen av visuella data och tröghetsdata minskar skattningsfelet med 8 % respektive 18 % jämfört med enbart visuell och tröghetssensor, respektive med 33 % jämfört med en MET-baserad metod. Av våra resultat drar vi slutsatsen att det föreslagna tillvägagångssättet är lämpligt för hemövervakning i en kontrollerad miljö. Termen "energiutgifter" avser en människas värmeupptag över tiden, vilket är ett vanligt använt enskilt mått för att kvantifiera fysiska aktivitetsnivåer. Det är en viktig faktor för att förstå utvecklingen av kroniska sjukdomar, såsom fetma och diabetes. Nuvarande evidensbaserade riktlinjer [1] visar att personer som är regelbundet fysiskt aktiva har en 20–40 % lägre risk att utveckla tillstånd som hjärt-kärlsjukdom och typ 2-diabetes än de som är inaktiva, och tyder på att vuxna bör ackumulera minst 150 minuters måttlig fysisk aktivitet varje vecka eller 75 minuters kraftig aktivitet, eller en kombination av de två. Merparten av forskningen om uppskattning och förståelse av värmeutgifter fokuserar på grova energisummor över längre tidssegment eller avser endast specifika aktiviteter, såsom promenader och löpning, som i allmänhet sker utanför hemmet. Ändå har mycket lite uppmärksamhet ägnats åt hur aktiviteter i det normala dagliga livet i en inomhusmiljö kan kvantifieras och förstås när det gäller energiutgifter. Traditionellt har fysiska aktivitetsnivåer mätts i metaboliska motsvarigheter av uppgift (MET) [2], där ett fast värde tilldelas varje aktivitet, t.ex. 1 MET motsvarar den energi som förbrukas vid vila. Metoden är dock mycket otillförlitlig på grund av att aktiviteterna övervakas med hjälp av självrapporteringsmetoder, såsom frågeformulär och enstaka kliniska kontroller. Det finns olika metoder som på ett tillförlitligt sätt beräknar utgifterna för mänsklig energi genom analys av luftvägsgas, inklusive både direkta och indirekta metoder. Direkt kalorimetri, t.ex. en sluten andningskammare [3], ger exakta resultat, men kräver en laboratoriebaserad miljö. Indirekt kalorimetri, å andra sidan, mäter energiutgifter baserade på inspirerade och utgångna luftvägsgasflöden, volymer och koncentrationer av syreförbrukning och koldioxidproduktion. Några av dessa mätenheter är bärbara, mindre invasiva och kan producera korrekta avläsningar. De utgör mätstandarden för icke-stationära scenarier där personen kan röra sig fritt. Trots detta krävs deltagare i experiment för att bära gassensorer och bära en andningsmask [4]. Nyligen, med ett ökande antal bärbara enheter blir tillgängliga, ungefärlig energiförbrukning med hjälp av tröghetssensorer har blivit ett populärt val övervakning på grund av dess låga kostnad, låg energiförbrukning och data enkelhet. Acceleration speglar ett samband mellan rörelse- och energiutgifter, alltså triaxial accelerometer är de mest använda tröghetssensorer [5]. Nya studier visar att fler sensorer kan vara inblandade i uppgiften: andningshastighet, bröst och arm hud temperatur visar också korrelationen med energiförbrukning genom att uppskatta syreförbrukningen [6]. Datan kan erhållas genom en pulsmätare och termometrar. Visionsbaserade system, som alternativa approximativa sensorer, kräver inte användning av extra enheter. I själva verket är de redan idag en viktig del av hemunderhållningssystem [7], där RGBDepth-sensorer möjliggör en rik och finkornig analys av mänsklig aktivitet för ändamål som spel inom synfältet. Den senaste tidens framsteg när det gäller datorseendet har nu öppnat möjligheten att integrera dessa anordningar sömlöst i hemövervaknings- och assisterade boendesystem [8] [9] [10]. Samtidig användning av visuella och tröghetssensorer är inte vanligt idag, men får ökad uppmärksamhet inom olika områden, inklusive åtgärdsigenkänning [5], gestigenkänning [11], robotik [12], förstärkt/virtuell verklighet [13] och hjälpmedelstillämpningar, såsom falldetektering [14], livsmedelsberedning [15] och i ett allmänt assisterat boendesystem [16]. Även om användningen av multimodala sensorer har fördelen av att komplettera brister i enskilda metoder, kan bära en mängd sensorer orsaka användaracceptans problem. Med detta i åtanke föreslår vi i detta dokument en ram för uppskattning av energiutgifter i levnadsmiljöer baserade på en icke-inträngande RGB-djup visuell sensor och två tröghetssensorer worn på handleden och midjan - backas upp i experiment genom samtidigt tas indirekta kalorimetri mätningar baserade på mätning av syreförbrukning och koldioxid produktion för en exakt mark sanningsbestämmelse. Detta är en ny tillämpning och så vitt vi vet finns det inga datauppsättningar av en liknande uppsättning med tillförlitlig och korrekt grundsanning. För att kvantifiera det föreslagna systemets prestanda presenterar vi därför ett nytt dataset, SPHERE_RGBD+Inertial_calorie, för uppskattning av värmekostnader som samlats in i en hemmiljö. Datasetet innehåller 11 vanliga hushållsaktiviteter som utförs under upp till 20 sessioner och som varar i upp till 30 minuter för varje session, där aktiviteterna utförs kontinuerligt. Den experimentella installationen består av en
Närmare ämnet för detta dokument, Tao et al. I Ref föreslogs ett visionsbaserat system som uppskattade kaloriutgifter med hjälp av funktioner som utvunnits ur RGB-D-bilddata för människor i verksamhet.
Energy Expenditure Estimation using Visual and Inertial Sensors
{'venue': 'IET Comput. Vis.', 'journal': 'IET Comput. Vis.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}