Notice bibliographique
Résumé
Human activity identification plays a critical role in many Internet-of-Things applications, which is typically achieved through attaching tracking devices, e.g., RFID tags, to human bodies. The attachment can be inconvenient and considered intrusive. A tag-free solution instead deploys stationary tags as references, and analyzes the backscattered signals that could be affected by human activities in close proximity. The information offered by today's RFID tags however are quite limited, and the typical raw data (RSSI and phase angles) are not necessarily good indicators of human activities (being either insensitive or unreliable as revealed by our realworld experiments). As such, existing tag-based activity identification solutions are far from being satisfactory, not to mention tag-free. It is also well known that the accuracy of the readings can be noticeably affected by multipath, which unfortunately is inevitable in an indoor environment and is complicated with multiple reference tags. In this paper, we however argue that multipath indeed brings rich information that can be explored to identify fine-grained human activities. Our experiments suggest that both the backscattered signal power and angle are correlated with human activities, impacting multiple paths with different levels. We present TagFree, the first RFID-based device-free activity identification system by analyzing the multipath signals. Different from conventional solutions that directly rely on the unreliable raw data, TagFree gathers massive angle information as spectrum frames from multiple tags, and preprocesses them to extract key features. It then analyzes their patterns through a deep learning framework. Our TagFree is readily deployable using off-the-shelf RFID devices and a prototype has been implemented using a commercial Impinj reader. Our extensive experiments demonstrate the superiority of our TagFree on activity identification in multipath-rich environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».