Människor tillbringar betydande delar av livet i inomhusutrymmen som kontorsbyggnader och transportmedel. När många människor är inne i ett inomhus utrymme, är det användbart och viktigt att mäta densiteterna och hitta de täta regionerna i scenarier som flödeshantering och säkerhetskontroll. Med tanke på en stor flygplats är det till hjälp för myndigheten att på ett effektivt sätt fastställa vilka regioner som för närvarande är mest trånga så att åtgärder, t.ex. för att öppna snabbare spår, kan vidtas i rätt tid på rätt plats för att hjälpa passagerare i nöd. Förutsatt att GPS-liknande data, densitetsförfrågan tekniker i fritt utrymme [2] eller vägnätet [5] är olämpliga för inomhustäthet på grund av de unika utmaningarna i inomhusmiljöer. För det första, inomhusutrymmen har olika enheter som rum, väggar och dörrar, som helt och hållet bildar den inomhustopologi som möjliggör och begränsar objektrörelser. För det andra erbjuder inomhuspositioneringssystem lägre provtagningsfrekvens och rapporterar diskreta platser, vilket ger stor osäkerhet vid en viss tidpunkt. Frågan blir ännu mer utmanande att hantera inom ramen för komplex inomhustopologi. Specialiserad på inomhusinställningar är ett naivt tillvägagångssätt att installera räknesensorer vid dörrarna till varje inomhuspartition, en grundläggande topologisk enhet (t.ex. ett rum) ansluten till andra enheter via dörrar. Denna metod kräver dock extra hårdvaruinvesteringar och rigorös sensordistribution som inte räcker till i en dynamisk inomhusmiljö där inomhustopologin kan förändras då och då. Motiverade av begränsningarna i befintliga strategier föreslår vi en lågkostnads, datadriven strategi som skördar nödvändiga värden från online-positioneringsdata inomhus [4]. Vårt tillvägagångssätt kräver ingen specifik hårdvara, det störs inte av variationer i inomhustopologi, och det fungerar bra för användardefinierade inomhusregioner. De viktigaste bidragen i vår studie är följande. • Vi utformar en definition av inomhusdensitet som kan användas för osäkerhet om objektets placering inomhus, och formulerar problemet med att hitta toppk inomhustäta regioner. • Vi analyserar osäkerheten i inomhusläge, härleder gränser för inomhustäthet och introducerar sönderfallande effekt i inomhusdensitetsberäkning. • Genom att använda sig av osäkerhetsanalysresultaten utformar vi effektiva algoritmer för att söka efter de aktuella toppk inomhustäta regionerna. • Vi genomför omfattande experimentella studier för att utvärdera våra förslag på syntetiska och verkliga dataset. I vår inställning, endast den senaste objektpositionering information (o, Loc, t) upprätthålls i en online inomhuspositionering tabell (OIPT), vilket innebär att objektet o senast sågs på plats plats vid tidpunkten t. Med tanke på en inomhus plats plats rapporterade vid en tidigare tid t l, dess inomhus osäkerhet region UR I (loc, t c, t l ) beskriver inomhus delar där objektet kan nå vid den aktuella tiden t c under maximal hastighet begränsning V max. Införa avstånd sönderfallande effekt [4] som återspeglar platsen för objekt rörelse, definierar vi objektnärvaro som anger hur ett objekt ska räknas för en inomhusregion r vid tiden t c. Definition 1 (Avstånd Decaying Object Presence): Med tanke på en inomhusregion r, ett objekt o inomhus osäkerhet region UR I (loc) med avstånd sönderfallande funktion Följaktligen definierar vi densitet för en inomhusregion och formulerar top-k inomhus tät region sökproblem. Definition 2 (Densitet): Med tanke på en uppsättning O av föremål som rör sig inomhus, är en inomhusregion r:s densitet Area(r). Problem 1 (Top-k Indoor Dense Region Search): Med tanke på en uppsättning O inomhus objekt, vars senaste positionering poster fångas i OIPT, och en frågeuppsättning Q av inomhus regioner, top-k inomhus tät region sökning återvänder k tätaste inomhus Vårt problem inställning tillåter användare att anpassa semantiska beroende frågeregioner efter sina praktiska behov. När toppk-sökningen utlöses vid t c, objektplatsen i OIPT är redan föråldrad på grund av den diskreta karaktären av inomhuspositionering, vilket gör det komplicerat att beräkna exakt objektnärvaro och inomhusdensiteter. I detta syfte föreslår vi inomhusbuffert och kärnregioner för att härleda gränser för inomhusdensitet, för att få densitetsberäkningen att koncentrera sig enbart på de relevanta objekten. Därefter utformar vi topp-k sökalgoritmer baserade på de härledda densitetsgränserna. På grund av objektets plats osäkerhet, en region r där det inte fanns något objekt vid ett tidigare tillfälle t p kan innehålla objekt vid tiden t c. Men sådana objekt kan inte komma från platser för långt bort på grund av hastighetsbegränsning V max. I stället kan de bara
Med tanke på de osäkra objektrörelser bewteen observerade tid och frågetid, Li et al. REF studerar problemet med att söka i de nuvarande toppk inomhustäta regionerna.
In Search of Indoor Dense Regions: An Approach Using Indoor Positioning Data
{'venue': '2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'journal': '2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}