Indoor Navigation with iPhone/iPad: Floor Plan Based Monocular Vision Navigation
Notice bibliographique
Résumé
Pedestrian device like smart phone and tablet nowadays become more and more intelligent and the interest to apply those smart devices for indoor navigation is growing. Most of such smart devices are integrated with a GPS chip, an inertial sensor(s), a magnetic compass along with other gadgets such as camera and Wi-Fi. The large varieties of sensors enable hybrid location solution to not only improve availability of indoor positioning but also the accuracy and smoothness. But in deep indoor scenario, the positioning accuracy is seldom satisfactory and suffers from accumulative error due to dead-reckoning sensors. In this paper, a floor plan based vision navigation method is designed for pedestrian handset indoor application. The floor plan for buildings is an easily accessible online resource. Besides of the fact that floor plan is a useful indoor map containing detailed paths and rooms, vision measurement will be matched with floor plan to derive accurate and drift-free position. The Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is adopted for robust matching between the floor plan and the camera image. An iPhone demo App is developed and tested on real device with indoor tests conducted in the University of Calgary. The derived iPhone positions are compared with the landmark reference and the results indicate meter-level horizontal accuracy. With such accuracy, the demo App is also featured with augmented navigation reality which has shown great feasibility and innovation for pedestrian indoor navigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».