Environment-aware Multi-person Tracking in Indoor Environments with MmWave Radars
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Device-free indoor localization and tracking using commercial millimeter wave radars have attracted much interest lately due to their non-intrusive nature and high spatial resolution. However, it is challenging to achieve high tracking accuracy due to rich multipath reflection and occlusion in indoor environments. Static objects with non-negligible reflectance of mmWave signals interact with moving human subjects and generate time-varying multipath ghosts and shadow ghosts, which can be easily confused as real subjects. To characterize the complex interactions, we first develop a geometric model that estimates the location of multipath ghosts given the locations of humans and static reflectors. Based on this model, the locations of static reflectors that form a reflection map are automatically estimated from received radar signals as a single person traverses the environment along arbitrary trajectories. The reflection map allows for the elimination of multipath and shadow ghost interference as well as the augmentation of weakly reflected human subjects in occluded areas. The proposed environment-aware multi-person tracking system can generate reflection maps with a mean error of 15.5cm and a 90-percentile error of 30.3cm, and achieve multi-person tracking accuracy with a mean error of 8.6cm and a 90-percentile error of 17.5cm, in four representative indoor spaces with diverse subjects using a single mmWave radar.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle