SmokeMon: 基于穿戴式低功耗热传感的无创吸烟姿态提取

吸烟是全球可预防死亡的首要原因。香烟烟雾含有数千种有害化学物质，导致烟草相关疾病。目前尚不清楚特定化合物与有害影响之间的因果关系。缩小这一知识空白的第一步是测量吸烟姿态——即吸烟者如何吸烟（吸气量、吸气体积和持续时间）。然而，当前吸烟姿态测量的金标准方法使用昂贵、笨重且引人注意的传感器设备，造成不自然的吸烟行为，限制了其在实际环境中进行实时干预的潜力。虽然基于运动的可穿戴传感器及其机器学习模型在无创追踪吸烟手势方面显示出前景，但它们容易将与吸烟相似的手到口动作（如进食和饮水）混淆。本文提出SmokeMon，这是一种胸部佩戴的热传感可穿戴系统，可全天候捕获佩戴者和香烟周围的空间、时间和热信息，以无创和被动方式检测吸烟事件。我们还开发了基于深度学习的框架来提取吸烟姿态和吸烟姿态特征。在受控实验和自由生活实验中评估了SmokeMon，共有19名参与者、超过110小时数据和115次吸烟会话，实验室呼气检测F1分数达0.8，野外达0.8。通过将SmokeMon作为开放平台提供，我们在自由生活环境中提供吸烟姿态测量，以支持现实世界中的吸烟姿态测试，并有望促进及时的戒烟干预。