Indoor Localization of RFID-Equipped Movable Assets Using Mobile Reader Based on Reference Tags Clustering
Notice bibliographique
Résumé
Indoor Localization of RFID-Equipped Movable Assets Using Mobile Reader Based on Reference Tags Clustering A. Motamedi, M. M. Soltani, A. Hammad Pages 626-634 (2013 Proceedings of the 30th ISARC, Montréal, Canada, ISBN 978-1-62993-294-1, ISSN 2413-5844) Abstract: Indoor localization has gained importance as it has the potential to improve various processes related to the lifecycle management of facilities and to deliver personalized and location-based services. Radio Frequency Identification (RFID) based systems, on the other hand, have been widely used in different applications in construction and maintenance. This paper investigates the usage of RFID technology for indoor localization of RFID equipped movable assets during the operation phase of facilities. The location-related data on RFID tags attached to fixed assets are extracted from a Building Information Model (BIM) and can provide context-aware information inside the building which can improve Facilities Management (FM) processes. The paper proposes a new approach to use received signals from available reference tags in the building attached to fixed assets to locate movable assets. The approach uses signal pattern matching and clustering algorithms for localization. As a result, a user equipped with an RFID reader is able to estimate the location of target assets, without having access to any Real-Time Location System (RTLS) infrastructure. A case study is performed to demonstrate the feasibility of proposed methods. Keywords: Asset localization, RFID, Location-based services, Pattern matching, Clustering DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2013/0068 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».