Under mobilt internets tidevarv har LBS (Location Based Services) utvecklats dramatiskt. Sömlös inomhus- och utomhusnavigering och lokalisering (SNAL) har väckt mycket uppmärksamhet. Ingen enskild positioneringsteknik kunde uppfylla de olika positioneringskraven i olika miljöer. Att välja olika positioneringstekniker för olika miljöer är en alternativ metod. Att upptäcka användarnas nuvarande miljö är avgörande för denna teknik. I det här dokumentet föreslog vi att miljön inomhus/utomhus automatiskt skulle upptäckas utan hög energiförbrukning. Grundidén var enkel: vi tillämpade en maskininlärningsalgoritm för att klassificera det angränsande globala systemet för mobil (GSM) kommunikationscellbasstations signalstyrka i olika miljöer, och identifierade användarnas aktuella sammanhang genom signalmönsterigenkänning. Vi testade algoritmen i fyra olika miljöer. Resultaten visade att den föreslagna algoritmen kunde identifiera öppna utomhus, halvdörrar, ljus inomhus och djupa inomhusmiljöer med 100 % noggrannhet med hjälp av signalstyrkan hos fyra närliggande GSM-stationer. Den nödvändiga hårdvaran och signalen är allmänt tillgänglig i vårt dagliga liv, vilket innebär dess höga kompatibilitet och tillgänglighet.
Wang m.fl. i REF, utnyttjade maskinen lärande algoritm för att identifiera användarens sammanhang av att vara inomhus och utomhus.
Indoor-Outdoor Detection Using a Smart Phone Sensor
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}