The marauder's map or the use of non-intrusive range laser scanners in the context of smart rooms
Bibliographic record
Abstract
Dans cette présentation, je vais expliquer comment des capteurs laser peuvent être utilisés pour réaliser différentes fonctionnalités importantes pour les environnements intelligents. Je montrerai comment créer une carte précise et y représenter le mouvement de toutes les personnes, en particulier les trajectoires de leurs pieds. Celles-ci peuvent servir à identifier la personne observée, car chacune a sa propre démarche. Ceci ouvre des voies dans les domaines de la domotique, des environnements intelligents et de la sécurité. Les trajectoires de pieds ont également de nombreuses applications dans le domaine médical, en particulier pour la gériatrie, la kinésithérapie et la neurologie, ce que je détaillerai. Je démontrerai également que cette technologie permet de détecter les situations de piggybacking et de tailgating. Tout ceci étant rendu possible par une chaîne de traitement de signal minutieusement étudiée et par des techniques d'apprentissage automatique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".