Exakt uppskattning av lokaliserad beläggningsrelaterad information i realtid möjliggör ett brett spektrum av intelligenta smarta miljöapplikationer. Ett stort antal studier med heterogena sensormatriser återspeglar de otaliga kraven på olika framväxande genomträngande, allestädes närvarande och deltagaranalyserande tillämpningar. I detta dokument introducerar vi en nollkonfiguration och infrastruktur-mindre smartphone baserad plats specifik beläggning uppskattning modell. I vår föreslagna modell kombinerar vi akustisk (mikrofon), lokomotiv (accelerometer) och plats (magnetometer) specifik sensor av smartphone för att härleda finkornig semantisk plats specifik beläggning information på zon / rum nivå granularitet. Vi utnyttjar opportunistiskt smartphones akustiska sensorer i en konverserande miljö och rörelsesensorer i avsaknad av några konversationsdata. Vi demonstrerar en ny högtalare uppskattningsalgoritm baserad på oövervakad klusterering av överlappande och icke-överlappade konversationsdata och en förändringspunkt detektionsalgoritm för lokomotiv rörelse av användarna att sluta beläggningen. Vi utökar vår beläggningsdetektionsmodell med en fingeravtrycksbaserad metodik med hjälp av smartphones magnetometersensor för att exakt assimilera lokaliseringsinformation vid eventuell insamling. Vi postulerar en ny crowdsourcing-baserad strategi för att kommentera den semantiska platsen för inflyttningen. Vi utvärderar våra algoritmer i olika sammanhang; konversation, tystnad och blandas i närvaro av 10 inhemska användare. Våra experimentella resultat på verkliga dataspår i naturliga miljöer visar att vi med hjälp av detta hybrida tillvägagångssätt kan uppnå ungefär 0,76 felräkningsavstånd för beläggningsdetektionsnoggrannhet i genomsnitt.
En nollkonfiguration infrastruktur-mindre beläggning detektionsteknik baserad på smartphones accelerometer, mikrofon och magnetometer sensor har föreslagits i REF.
Infrastructure-less Occupancy Detection and Semantic Localization in Smart Environments
{'venue': 'EAI Endorsed Trans. Context-aware Syst. & Appl.', 'journal': 'EAI Endorsed Trans. Context-aware Syst. & Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}