Occhiali Smart Tracciano le Attività Quotidiane Usando il Suono
Nuovi occhiali smart monitorano le attività attraverso suoni inaudibili, rendendo il monitoraggio della salute senza sforzo.
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Indice
La gente fa tante Attività ogni giorno, tipo mangiare, bere o lavarsi i denti. Queste azioni di solito producono suoni mentre ci muoviamo. C'è un modo nuovo per tenere traccia di queste attività usando occhiali speciali che possono ascoltare suoni che noi non possiamo sentire. Questo metodo aiuta a capire cosa sta facendo una persona senza bisogno che indossi dispositivi extra o che faccia le cose in un modo particolare.
Come Funziona
Questi occhiali intelligenti hanno piccoli altoparlanti e microfoni attaccati. Gli altoparlanti emettono suoni ad alta frequenza che non possiamo ascoltare, e i microfoni ascoltano quei suoni mentre rimbalzano sui nostri corpi e nell'ambiente intorno a noi. I movimenti di ogni persona creano schemi sonori diversi. Analizzando questi suoni, gli occhiali possono capire quali attività sta facendo una persona.
I ricercatori hanno creato un sistema che può Riconoscere molte attività quotidiane usando questo metodo. Volevano assicurarsi che funzionasse bene nella vita reale, dove le persone seguono le loro Routine quotidiane. Hanno sviluppato un programma informatico speciale che aiuta il sistema a imparare mentre procede, rendendolo più intelligente nel tempo.
Perché È Importante
Tanti dispositivi indossabili oggi, come gli smartwatch, sono bravi a tenere traccia delle attività, ma di solito hanno bisogno di molta energia e possono essere scomodi. Questi occhiali offrono un modo meno invadente e più efficiente dal punto di vista energetico per monitorare le attività quotidiane. Poiché si adattano come normali occhiali, possono essere indossati tutto il giorno senza troppi problemi.
Capire come si comportano le persone nella vita quotidiana può aiutare ricercatori e medici a monitorare la salute e il benessere. Ad esempio, possono tenere d'occhio le abitudini alimentari di qualcuno nel tempo senza che la persona debba tenere un registro dettagliato da sola.
Prove e Test
Per testare quanto bene funzionano questi occhiali, i ricercatori hanno fatto indossare gli occhiali a 19 persone nelle loro case. Hanno scelto di osservare attività diverse che le persone fanno naturalmente, come lavarsi le mani o parlare al telefono. Gli occhiali hanno riconosciuto con precisione una gamma di attività a un ritmo di un'azione al secondo, il che significa che riuscivano a tenere il passo con movimenti rapidi.
I partecipanti non dovevano fare nulla di speciale; si limitavano a seguire le loro routine normali. Questo approccio offre un quadro più chiaro di come potrebbe funzionare la tecnologia nella vita di tutti i giorni. I ricercatori hanno scoperto che gli occhiali erano in grado di rilevare 27 attività diverse con un alto livello di precisione.
La Tecnologia Dietro Gli Occhiali
Gli occhiali intelligenti usano una tecnologia chiamata sensori acustici attivi. Questo significa che creano i loro suoni e ascoltano come quei suoni cambiano mentre rimbalzano indietro. Gli echi che tornano ai microfoni forniscono informazioni su quello che sta succedendo intorno alla persona.
Per esempio, se qualcuno sta mangiando, il suono cambia a seconda di come prende il cibo e dove va. Questo cambiamento nel suono offre indizi su se la persona sta mangiando, bevendo o eseguendo un'altra azione. Confrontando i modelli dei suoni, il sistema può fare ipotesi informate su quale attività sta avvenendo in un dato momento.
Sfide e Soluzioni
Una delle principali sfide del riconoscimento delle attività è che le persone si muovono in modi molto diversi. Ogni azione potrebbe sembrare molto simile a un'altra, come quando qualcuno beve da una tazza rispetto a quando mangia da un piatto. I ricercatori si sono concentrati sul progettare il sistema per riconoscere quelle sottili differenze nei suoni.
Un'altra sfida è che i suoni quotidiani dell'ambiente possono interferire con la misurazione. I ricercatori hanno scelto frequenze che evitano molti rumori quotidiani, assicurando che il sistema possa concentrarsi sulle attività umane che deve monitorare. Questo design aiuta a ridurre la confusione causata da altri suoni forti intorno all'utente.
Risultati e Scoperte
Dopo aver condotto i loro studi, i ricercatori hanno raccolto molti dati su quanto accuratamente gli occhiali potessero identificare diverse attività. Hanno scoperto che gli occhiali funzionavano bene anche in ambienti non controllati, come le case delle persone.
Il tasso di successo medio per riconoscere le attività è stato impressionante, suggerendo che questo sistema potrebbe essere utile per monitorare il comportamento quotidiano in contesti naturali. Questa scoperta è significativa perché dimostra che la tecnologia indossabile può funzionare efficacemente senza bisogno di aggiustamenti per diversi utenti o ambienti.
Utilizzi Potenziali
La capacità di questi occhiali di monitorare le attività apre la porta a molte applicazioni pratiche. Ad esempio, possono essere usati per aiutare le persone a tenere traccia delle proprie abitudini alimentari, il che può essere importante per chi gestisce il peso o condizioni di salute. I dentisti potrebbero trovare interessante vedere quanto bene i pazienti mantengano la loro igiene dentale monitorando i loro schemi di spazzolamento.
Inoltre, i ricercatori potrebbero utilizzare questa tecnologia per raccogliere dati su vari comportamenti in tempo reale. Ad esempio, sapere quanto spesso qualcuno si alza per muoversi durante il giorno può essere utile per studi sull'attività fisica.
Sviluppi Futuri
Anche se la tecnologia attuale è promettente, ci sono ancora aree da migliorare. I ricercatori stanno cercando di espandere la gamma di attività che gli occhiali possono riconoscere. Stanno anche esplorando modi per includere altre forme di contesto, come la posizione o il tipo di ambiente, che potrebbero aiutare il sistema a diventare ancora più preciso.
Comprendere come questi movimenti si relazionano alla salute e al benessere potrebbe anche essere migliorato raccogliendo più dati nel tempo. Questa raccolta di dati continua potrebbe aiutare a identificare modelli e tendenze nel comportamento, fornendo preziose intuizioni sulle abitudini degli utenti.
Conclusione
Usare occhiali intelligenti per tenere traccia delle attività quotidiane attraverso suoni inaudibili è un approccio innovativo. Questa tecnologia ha il potenziale di cambiare il modo in cui monitoriamo la salute e il comportamento in modi più naturali e meno invasivi. Concentrandosi su ciò che le persone fanno nella loro vita quotidiana, questo sistema potrebbe fornire feedback importanti per la salute personale e il benessere, tutto senza il fastidio di dispositivi indossabili complicati.
Man mano che i ricercatori continuano a migliorare la tecnologia e a esplorarne i possibili usi, potremmo vedere questi occhiali intelligenti diventare uno strumento comune per monitorare le attività quotidiane in vari campi, dalla salute personale al fitness. Il futuro sembra luminoso per questo approccio innovativo alla comprensione del comportamento umano attraverso il suono.
Titolo: ActSonic: Recognizing Everyday Activities from Inaudible Acoustic Wave Around the Body
Estratto: We present ActSonic, an intelligent, low-power active acoustic sensing system integrated into eyeglasses that can recognize 27 different everyday activities (e.g., eating, drinking, toothbrushing) from inaudible acoustic waves around the body. It requires only a pair of miniature speakers and microphones mounted on each hinge of the eyeglasses to emit ultrasonic waves, creating an acoustic aura around the body. The acoustic signals are reflected based on the position and motion of various body parts, captured by the microphones, and analyzed by a customized self-supervised deep learning framework to infer the performed activities on a remote device such as a mobile phone or cloud server. ActSonic was evaluated in user studies with 19 participants across 19 households to track its efficacy in everyday activity recognition. Without requiring any training data from new users (leave-one-participant-out evaluation), ActSonic detected 27 activities, achieving an average F1-score of 86.6% in fully unconstrained scenarios and 93.4% in prompted settings at participants' homes.
Autori: Saif Mahmud, Vineet Parikh, Qikang Liang, Ke Li, Ruidong Zhang, Ashwin Ajit, Vipin Gunda, Devansh Agarwal, François Guimbretière, Cheng Zhang
Ultimo aggiornamento: 2024-11-25 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2404.13924
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.13924
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://dl.acm.org/ccs.cfm
- https://www.acm.org/publications/proceedings-template
- https://capitalizemytitle.com/
- https://www.acm.org/publications/class-2012
- https://dl.acm.org/ccs/ccs.cfm
- https://ctan.org/pkg/booktabs
- https://goo.gl/VLCRBB
- https://www.acm.org/publications/taps/describing-figures/
- https://github.com/saif-mahmud/ActSonic