Att det finns en världsomspännande databas över inomhusplankor kan leda till en betydande ökning av lokaliseringsbaserade tillämpningar, särskilt för inomhusmiljöer. I detta papper presenterar vi CrowdInside: ett crowdsourcing-baserat system för automatisk konstruktion av byggnader golvplaner. CrowdInside utnyttjar smarta telefoner sensorer som är allmänt tillgängliga hos människor som använder en byggnad för att automatiskt och transparent konstruera exakta rörelsespår. Dessa exakta spår genereras baserat på en ny teknik för att minska fel i tröghetsrörelse spår genom att använda de platser av intresse för inomhusmiljön, såsom hissar och trappor, för felåterställning. De insamlade spåren bearbetas sedan för att upptäcka den totala golvplansformen samt semantik på högre nivå som att upptäcka rum och korridorer tillsammans med en mängd olika punkter av intresse för miljön. Implementering av systemet i två testbäddar, med hjälp av olika Android-telefoner, visar att CrowdInside kan upptäcka räntepunkter exakt med 0,2% falsk positiv ränta och 1,3% falsk negativ ränta. Dessutom leder den föreslagna feljusteringstekniken till mer än 12 gångers förbättring av medianavståndsfelet jämfört med den senaste tekniken. Dessutom kan den detaljerade planritningen noggrant uppskattas med ett relativt litet antal spår. Detta nummer amorteras över antalet användare av byggnaden. Vi diskuterar också möjliga förlängningar till CrowdInside för att härleda ännu högre nivå semantik om de upptäckta planlösningarna.
CrowdInside REF är ett system för automatisk uppskattning av inomhusplanlösningar.
CrowdInside: automatic construction of indoor floorplans
{'venue': "SIGSPATIAL '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}