Development of a Positioning Technique for Traffic Data Collection Using Wireless Signal Scanners
Notice bibliographique
Résumé
The study purpose is to utilize communication technologies in automated transportation data collection. The goal is to find a solution for positioning beacons transmitting wireless signals suitable for traffic data collection. The technique developed in this paper for positioning is based on the strength of Bluetooth signals transmitted by beacons, creating radio maps, and applying an algorithm called k-nearest neighbors ( k-NN). Four Bluetooth signal scanners and a beacon were used in the experiments in an intersection and its adjacent streets. Numerous stations and scanners arrangements were tested for enhanced accuracy. The results confirm the functionality of the technique in positioning based on wireless signals. The modifications in the set-ups and arrangements clearly indicate that increasing the distance between the stations on the radio maps, along with meeting the minimum positioning accuracy requirements and making the arrangement of stations and scanners asymmetric, can enhance the accuracy level of positioning by reducing the error probability of the algorithm and causing more distinction in the radio maps. It was observed that by increasing the distance between the stations in each lane, from 3 m to 5 m, and making the stations and scanners asymmetric in arrangement, the positioning percentage with an error of 5 m or less may be increased to 90% from 73.5%. Also, the accuracy of positioning tends to decrease as the distance between the beacon and the scanners increases. This paper studies both stationary and moving beacons. It was found that although positioning of stationary beacons can be done with a precision of up to 90% with an error of 5 m or less if the stations and scanners are properly arranged, the positioning of moving beacons is more challenging.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».