Vi presenterar TransitLabel, ett crowd-sensing system för automatisk anrikning av transitstationer inomhus golvplan med olika semantik som biljettautomater, grindar, dryckesautomater, plattformar, bilars köer, toaletter, skåp, väntar (sittande) områden, bland annat. Våra viktigaste observationer visar att vissa passagerares aktiviteter (t.ex. köp av biljetter, passage av grindar etc.) uppvisar identifierbara signaturer på en eller flera mobilsensorer. TransitLabel utnyttjar detta faktum för att automatiskt och diskret känna igen olika passagerares aktiviteter, som i sin tur bryts för att dra slutsatser om deras unikt associerade stationer semantik. Dessutom beräknas positionerna för de upptäckta semantikerna automatiskt från de felaktiga passagerarpositionerna när dessa semantiker identifieras. Vi utvärderar TransitLabel genom ett fältexperiment på åtta olika tågstationer i Japan. Våra resultat visar att TransitLabel kan upptäcka de finkorniga stationer semantik exakt med 7,7% falskt positivt värde och 7,5% falskt negativt värde i genomsnitt. Dessutom kan det konsekvent upptäcka platsen för upptäckta semantik exakt, uppnå ett fel inom 2.5m i genomsnitt för alla semantik. Slutligen visar vi att TransitLabel har ett litet energiavtryck på mobiler, kan generaliseras till andra stationer och är robust för olika telefonplaceringar; belyser sitt löfte som en allestädes närvarande inomhuskartor berikande service.
Transitlabel REF föreslår ett crowd-sensing system, som använder passagerarnas mobila sensordata för att känna igen deras aktiviteter och berika inneplaneringen av transitstationer.
TransitLabel: A Crowd-Sensing System for Automatic Labeling of Transit Stations Semantics
{'venue': "MobiSys '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}