感染予防行動の検出

概要

COVID-19パンデミック下で、感染予防行動のモニタリングと促進が重要となりました。本プロジェクトでは、市販のウェアラブルデバイスを用いて、マスク着用・手洗い・消毒などの感染予防行動を頑健に検出する手法を開発しました。

アプローチ

• マルチモーダル手指衛生検出（HCII 2023）: 市販スマートウォッチの音声・IMUデータを用いた実環境での手指衛生行動（手洗い、消毒、顔触り）の検出
• マスク着用検出（HealthCom 2022）: 市販スマートウォッチのモーションセンサを用いた、着用動作の特徴に基づくマスク着用状態とマスクの種類の自動検出
• 会話モニタリング（SmartComp 2022）: スマートウォッチ上のエッジ処理による会話イベントの継続的モニタリングシステム「Ohanashi」

結果

• 手指衛生検出: マルチモーダル慣性・音響データを用いた3種類の手指衛生行動の分類で93%の精度を達成
• マスク検出: マスク着用動作の検出で約90%の精度、座位・歩行活動分類で98%の精度
• 会話モニタリング: 会話 vs. ノイズの分類で86%以上の精度、1回の充電で15時間以上のバッテリー寿命

意義

本研究は、市販のウェアラブルデバイスが、専用センサやユーザの特別な操作を必要とせず、日常生活における感染予防行動のモニタリングの実用的なツールとなりうることを実証しています。