Real-Time Indoor Localization in Smart Homes Using Semi-Supervised Learning
Notice bibliographique
Résumé
Long-term automated monitoring of residential or small in- dustrial properties is an important task within the broader scope of human activity recognition. We present a device- free wifi-based localization system for smart indoor spaces, developed in a collaboration between McGill University and Aerˆıal Technologies. The system relies on existing wifi net- work signals and semi-supervised learning, in order to au- tomatically detect entrance into a residential unit, and track the location of a moving subject within the sensing area. The implemented real-time monitoring platform works by detect- ing changes in the characteristics of the wifi signals collected via existing off-the-shelf wifi-enabled devices in the environ- ment. This platform has been deployed in several apartments in the Montreal area, and the results obtained show the poten- tial of this technology to turn any regular home with an ex- isting wifi network into a smart home equipped with intruder alarm and room-level location detector. The machine learn- ing component has been devised so as to minimize the need for user annotation and overcome temporal instabilities in the input signals. We use a semi-supervised learning framework which works in two phases. First, we build a base learner for mapping wifi signals to different physical locations in the en- vironment from a small amount of labeled data; during its lifetime, the learner automatically re-trains when the uncer- tainty level rises significantly, without the need for further supervision. This paper describes the technical and practical issues arising in the design and implementation of such a sys- tem for real residential units, and illustrates its performance during on-going deployment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».