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Evaluating LIPTracker System in a Classroom Setting
DOI:10.1007/978-3-032-12885-0_43.png)
摘要
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本文在课堂环境中对LIPTracker系统进行了全面评估。LIPTracker是一种专为室内环境设计的人体存在追踪系统。通过利用连接到共享接入点的设备并分析RSSI信号强度,LIPTracker能够检测学生的存在并监控其教室内的实时位置。本版本的LIPTracker系统采用基于出口点接近检测的三角测量方法,该方法通过使用三个作为参考点的接入点来检测靠近出口的设备。这些接入点位于目标区域的已知位置。通过在真实课堂环境中收集的数据,本文评估了LIPTracker的准确性。应用卡尔曼滤波器有助于提高定位精度并减少失真信号,最终使检测率达到约95%。此外,还讨论了技术挑战和潜在改进。
Keyword:
Tracking human presence
Indoor environments
Ubiquitous Computing
Kalman filter
Device detection
期刊
机构
引用论文
Machine Learning Based Indoor Localization Using Wi-Fi RSSI Fingerprints: An Overview
IEEE ACCESS
IF3.6
When Wireless Localization Meets Artificial Intelligence: Basics, Challenges, Synergies, and Prospects当无线定位遇到人工智能:基础、挑战、协同与展望

