Multi-Adversarial In-Car Activity Recognition Using RFIDs
Notice bibliographique
Résumé
In-car human activity recognition opens a new opportunity toward intelligent driving behavior detection and touchless human-car interaction. Among the many sensing technologies (e.g., using cameras and wearable sensors), radio frequency identification (RFID) exhibits unique advantages given its low cost, easy deployment, and less privacy concerns. Existing RFID-based solutions for activity recognition are mostly confined to working in stable indoor spaces. The inside space of a car however is much more compact and complex, not to mention the fast-changing driving conditions. All these introduce non-negligible noises that pollute the activity-related information, and the existence of various car models in the market further complicates the problem. In this article, we for the first time closely examine the distinct factors that affect the RFID-based in-car activity recognition. We present RF-CAR, a novel RFID-based tag-free solution that well adapts to different in-car environments. RF-CAR smartly filters the domain-specific features in RF signals and retains activity-related features to the maximum extent. It then integrates a deep learning architecture and an advanced multi-adversarial domain adaptation network for training and prediction. With only one-time pre-training, RF-CAR can adapt to new data domains such as new driving conditions, car models, and human subjects for robust activity recognition. We also demonstrate that it is readily deployable in cars with commercial off-the-shelf (COTS) RFID devices. Our extensive experiments suggest that RF-CAR achieves an overall recognition accuracy of around 95 percent, which significantly outperforms the state-of-the-art solutions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».