Abstract-Trots sitt löfte, RFID-teknik innebär många utmaningar, inklusive ofullständiga data, brist på lokalisering och inneslutning information, och mycket höga volymer. I detta arbete presenterar vi ett nytt datainferens- och kompressionssubstrat över RFID-strömmar för att ta itu med dessa utmaningar. Vårt substrat använder en tidsvarierande grafmodell för att effektivt fånga upp möjliga objektplatser och interobject-relationer såsom inneslutning från råa RFID-strömmar. Den använder sedan en probabilistisk algoritm för att uppskatta den mest sannolika platsen och inneslutning för varje objekt. Genom att utföra sådan online-slutledning, möjliggör det online-komprimering som känner igen och tar bort överflödig information från utflödet av detta substrat. Vi har implementerat en prototyp av vårt inferens- och kompressionssubstrat och utvärderat det med hjälp av både verkliga spår från ett laboratorielager och syntetiska spår som efterliknar företagets leveranskedjor. Resultaten av en detaljerad prestandastudie visar att våra datainferenstekniker ger hög noggrannhet samtidigt som effektiviteten bibehålls över RFID-dataströmmar, och vår komprimeringsalgoritm ger en betydande minskning av utdatavolymen.
Spire-systemet REF använde en tidsvarierande grafmodell för att effektivt uppskatta den mest sannolika positionen och inneslutningen för varje objekt över råa RFID-strömmar.
SPIRE: Efficient Data Inference and Compression over RFID Streams
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}