Robust Egomotion Estimation for Automatic and Crowdsourcing-Based Indoor Localization and Tracking
Notice bibliographique
Résumé
Indoor localization has been an active research in recent years. Among many different algorithms proposed, fingerprinting-based methods have found a great popularity due to ease of deployment and high accuracy. A major disadvantage to fingerprinting-based methods, is the burden of the training phase in which fingerprints of a certain type of a signal are recorded in many known locations inside the indoor environment. The collected dataset of fingerprints and corresponding locations is then used to model the relationship between fingerprints and locations in order to use that model to localize future queried fingerprints. This process is usually time consuming and requires considerable human effort and expertise. To overcome the burden of the training phase, in this thesis, we discuss two different perspectives towards solving these problems. We refer to these perspectives as: automatic fingerprinting and, crowdsourcing-based fingerprint-location dataset generation. The former, aims to reduce the time and effort put by an expert to generate the fingerprint dataset by automatically estimating the location of the collected fingerprints while the expert walks in the environment, hence reducing the training time from typically several hours to a few minutes needed to walk in the target indoor area. The latter method, aims to approach the problem by leveraging the shared data from the users in an indoor environment, hence eliminating the need for an expert to repeat the training process to update the dataset of fingerprints. Both perspectives above can expedite the widespread use of fingerprinting-based methods of localization for indoors by alleviating the burden of the training phase which currently seems to be the major drawback for this popular category of indoor localization systems. We will propose, design and validate algorithms for each of these methods.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».