Sammanfattning av denna webbsida: Efter årtionden av forskning finns det fortfarande ingen lösning för inomhuslokalisering som GNSS (Global Navigation Satellite System) för utomhusmiljöer. De viktigaste orsakerna till detta fenomen är den komplexa rumsliga topologin och RF-överföringsmiljön. För att ta itu med dessa problem föreslås en inomhusscensbegränsad metod för lokalisering i detta dokument, som är inspirerad av den visuella kognitionsförmågan hos den mänskliga hjärnan och framstegen inom datorseendet när det gäller bildförståelse på hög nivå. Dessutom implementeras en multisensorfusionsmetod på en kommersiell smartphone med kameror, WiFi och tröghetssensorer. Jämfört med tidigare forskning används kameran på en smartphone för att "se" vilken scen användaren befinner sig i. Med denna information antas en partikelfilteralgoritm som begränsas av sceninformation för att bestämma den slutliga platsen. För inomhusscenigenkänning drar vi nytta av djupinlärning som har visat sig vara mycket effektiv i datorseendet. För partikelfilter används både WiFi- och magnetfältssignaler för att uppdatera partikelvikterna. Liknande till andra fingeravtryck localization metoder, det finns två steg i det föreslagna systemet, offline utbildning och online lokalisering. I offline-scenen tränas en inomhusscenmodell av Caffe (ett av de mest populära öppen källkodsramverken för djupinlärning) och en fingeravtrycksdatabas konstrueras av användarbanor i olika scener. För att minska volymkravet på utbildningsdata för djupinlärning används en finjusterad metod för modellutbildning. I online-scenen används en kamera i en smartphone för att känna igen den ursprungliga scenen. Därefter används en partikelfilteralgoritm för att sammansmälta sensordata och bestämma den slutliga platsen. För att bevisa effektiviteten av den föreslagna metoden, en Android-klient och en webbserver genomförs. Android-klienten används för att samla in data och lokalisera en användare. Webbservern är utvecklad för utbildning i inomhusscenmodeller och kommunikation med en Android-klient. För att utvärdera prestandan utförs jämförelseförsök och resultaten visar att en positioneringsnoggrannhet på 1,32 m vid 95 % kan uppnås med den föreslagna lösningen. Både positioneringsnoggrannheten och robustheten förbättras jämfört med tillvägagångssätt utan scenbegränsningar inklusive kommersiella produkter som IndoorAtlas.
Liu m.fl. i REF presenterade en indoor localization metod baserad på kamera, WiFi och tröghetssensorer inklusive accelerometer, gyroskop, kompass och magnetometer.
Scene Recognition for Indoor Localization Using a Multi-Sensor Fusion Approach
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}