Vision-based context and height estimation for 3D indoor location
Notice bibliographique
Résumé
Today's smartphones are powerful devices whose continually increasing processing power and wide array of sensors make them well suited for use as personal navigation devices. In the absence of information from the Global Navigation Satellite System (GNSS), the onboard inertial sensors can be used to provide a relative navigation solution. However, these onboard inertial sensors suffer from the effects of different sensor errors which cause the inertial-only solution to deteriorate rapidly. As such, there is a need to constrain the inertial positioning solution when long term navigation is needed. GNSS positions and velocities, and WiFi positions are the most important forms of updates available for the inertial solution. However, updates from these two sources depend on external signals and may not always be available. A rich source of information about the outside world can be obtained using the device's camera. Nearly all devices have at least one camera which has thus far been largely neglected as a navigation aid for these mobile devices. There are many indoor scenarios that require accurate height estimates. Traditionally, barometers have been used to provide height information. However, not all mobile devices that are equipped with inertial sensors are also equipped with a barometer. As nearly all devices are equipped with at least one camera, it is our aim to use information from the camera to aid the inertial-only solution with appropriate height estimates. Different pattern analysis techniques are used to identify the different scenarios. The results are presented for the following common use cases: (1) single floor texting mode, (2) stairs texting mode, (3) single floor calling mode, (4) stairs calling mode, and (5) fidgeting the phone while standing still on a single floor (i.e. “fidgeting”). For each of these use cases, first the context will be determined and then the relevant information will be used to calculate the height accordingly. This work is patent pending.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».