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Enregistrement W1964089333 · doi:10.1108/14714171211215967

RFID deployment protocols for indoor construction

2012· article· en· W1964089333 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueConstruction Innovation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentComputer scienceRadio-frequency identificationSystem deploymentIdentification (biology)Systems engineeringRange (aeronautics)Real-time computingProtocol (science)Computer securityEngineeringSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Location awareness is essential to decisions pertinent to tracking and progress reporting, as well as to safety in construction projects. However, these applications have been mostly limited to the outdoor environment, where satellites for positioning information are in view. Recent studies on indoor location sensing systems are now overcoming this limitation and offering significant potential on construction practices, and radio frequency identification (RFID) is the most widely utilised technology for such application. The purpose of this paper is to address a wide range of protocols that are vital for RFID deployment for indoor construction. The paper identifies deployment settings to provide data acquisition with higher accuracy for indoor location sensing in construction. Design/methodology/approach A computational platform was designed to assess and evaluate the most suitable condition related to deployment of reference tags in construction. In this platform, a number of protocols and parameters are presented and their performance is evaluated. The evaluation scenarios were performed on a construction facility in Montreal, as well as in a controlled lab environment. The computational platform used for the study comprises the use of passive reference RFID tags and K Nearest Neighbour algorithm (K‐NN) for course‐grained detection of target's location and its classification into pre‐defined zone areas. Findings The studies resulted in a number of observations, findings, and lessons learned for RFID deployment in construction. The results indicate that: the speed of the reader is in direct relationship with the detection error rate; zone configuration effectiveness is in direct relationship with the deployed RFID read‐range; error rate on the controlled environment is significantly lower than rates in construction site; and stationary reader performs better than moving reader. Originality/value The paper's findings are expected to be of considerable value to researchers and practitioners involved in the utilisation of RFID technology in construction. The paper provides a set of helpful protocols for the deployment of passive RFIDs for automated onsite management of construction operations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle