Abstract-För att simulera folkmassor vid masshändelser, realistiska rörelsedata för människor krävs. Trots sin begränsade förmåga att tillnärma verklig mänsklig rörlighet används syntetiska rörelsemodeller traditionellt för detta ändamål. Mer realistiska simuleringar kan uppnås genom att använda verkliga rörelsedata, som samlats in genom att observera människor i önskat sammanhang. I detta dokument presenteras en metod för att spåra människor vid massevenemang utan att ämnena behöver samarbeta aktivt. Mekanismen fungerar genom att skanna på flera platser för paket som skickas ut av Wi-Fi-gränssnittet på besökarnas smartphones, och korrelera de data som fångas på dessa olika platser. Den föreslagna metoden kan genomföras till mycket låg kostnad på Raspberry Pi datorer. Denna implementation prövades i två olika sammanhang: en populär musikfestival och ett universitetsområde. Metoden gör det möjligt att spåra tusentals människor samtidigt, och uppnår en högre täckningshastighet än liknande metoder för ofrivillig crowd tracking. Dessutom förväntas täckningsgraden öka ytterligare eftersom fler människor kommer att börja använda smartphones. Den föreslagna metoden har många tillämpningar inom olika områden. Det medför också konsekvenser för privatlivet som måste beaktas när man använder ett liknande system.
I REF, Bonn m.fl. Använda en WLAN sniffing experiment på ett universitet campus och på en musikfestival.
WiFiPi: Involuntary tracking of visitors at mass events
{'venue': '2013 IEEE 14th International Symposium on "A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks" (WoWMoM)', 'journal': '2013 IEEE 14th International Symposium on "A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks" (WoWMoM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}