Abstract-Aktivity övervakning, en viktig uppgift i många applikationer, utförs ofta dyrt med hjälp av videokameror. Att effektivt övervaka ett stort fält genom att analysera bilder från flera kameror är fortfarande en utmaning. Andra metoder kräver i allmänhet spårningsobjekt för att fästa speciella enheter, som är ogenomförbara i många scenarier. För att ta itu med problemet, föreslår vi att använda RF tag arrays för aktivitetsövervakning, där data mining tekniker spelar en avgörande roll. RFID-tekniken ger en ekonomiskt attraktiv lösning på grund av den låga kostnaden för RF-taggar och läsare. En annan nyhet med denna design är att spårningsobjekten inte behöver utrustas med några RF-sändare eller mottagare. Genom att utveckla en praktisk feltolerant metod, vi kompenserar buller från RF tag data och min frekventa bana mönster som modeller av regelbundna aktiviteter. Vår empiriska studie med hjälp av verkliga RFID-system och datauppsättningar verifierar genomförbarheten och effektiviteten i denna design.
Liu et.al REF föreslår att RF tag arrays används för aktivitetsövervakning, för att hitta frekventa bana mönster av människor.
Mining Frequent Trajectory Patterns for Activity Monitoring Using Radio Frequency Tag Arrays
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}