Sammanfattning av denna webbsida: Geomagnetisk inomhuspositionering har fått stor uppmärksamhet från den akademiska världen och industrin på grund av dess fördel med att vara driftbar utan infrastrukturstöd och dess tillförlitliga signalegenskaper. Den måste dock övervinna de problem med tvetydighet som har sitt ursprung i geomagnetiska data. De flesta studier hanterar detta problem genom att införliva partikelfilter tillsammans med tröghetssensorer. De kan dock inte ge tillförlitliga positioneringsresultat eftersom tröghetssensorerna i smartphones inte exakt kan förutsäga användarens rörelse. Det har gjorts försök att känna igen det magnetiska sekvensmönstret, men dessa försök är endast bevisat i ett endimensionellt utrymme, eftersom magnetisk intensitet varierar kraftigt med även en liten förändring av platser. Detta papper föreslår exakt magnetisk inomhuslokalisering med hjälp av djupinlärning (AMID), ett inomhuspositioneringssystem som känner igen magnetiska sekvensmönster med hjälp av ett djupt neuralt nätverk. Funktioner extraheras från magnetiska sekvenser, och sedan det djupa neurala nätverket används för att klassificera sekvenser av mönster som genereras av närliggande magnetiska landmärken. Platser uppskattas genom att upptäcka landmärkena. AMID visade de föreslagna funktionerna och djupt lärande som en enastående klassificering, avslöjar potentialen av exakt magnetisk positionering med smartphone-sensorer ensam. Detektionsnoggrannheten var över 80 % i en tvådimensionell miljö.
Studien REF utfördes inomhus magnetbaserad lokalisering med hjälp av djup inlärning för att känna igen magnetiska sekvensmönster.
AMID: Accurate Magnetic Indoor Localization Using Deep Learning
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}