Abstract-En tillförlitlig uppskattning av ett områdes beläggning kan vara till nytta för en stor mängd olika tillämpningar, och särskilt i samband med akuthantering. Det kan till exempel bidra till att upptäcka prioriterade områden och ge akutpersonal på ett effektivt sätt. Detektion av beläggning kan dock vara en stor utmaning i inomhusmiljöer. En ny teknik som kan visa sig vara mycket användbar i detta avseende är Bluetooth Low Energy (BLE), som kan ge platsen för en användare med hjälp av information från beacons installerade i en byggnad. Här bedömer vi BLE som det primära sättet att uppskatta beläggningen i en inomhusmiljö med hjälp av ett prototypsystem bestående av BLE-fyrar, en mobil applikation och en server. Vi använder tre maskininlärningsmetoder (k-nearest grannar, logistisk regression och stöd vektor maskiner) för att bestämma närvaron av personer inom specifika områden på ett kontor och vi utvärderar vår strategi i två oberoende experimentella miljöer. Våra experimentella resultat indikerar att en kombination av BLE och maskininlärning verkligen är lovande som grund för inflyttningsberäkning.
Filippoupolitis m.fl. REF utvärderade hur exakt beläggningsuppskattning i inomhusmiljöer med hjälp av Bluetooth Low Energy (BLE) kan vara i ett prototypsystem som består av BLE-fyrar, en mobil applikation och en server.
Bluetooth Low Energy Based Occupancy Detection for Emergency Management
{'venue': '2016 15th International Conference on Ubiquitous Computing and Communications and 2016 International Symposium on Cyberspace and Security (IUCC-CSS)', 'journal': '2016 15th International Conference on Ubiquitous Computing and Communications and 2016 International Symposium on Cyberspace and Security (IUCC-CSS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}