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J-GLOBAL ID：202202259314664788   整理番号：22A0927115

高精度位置アノテーションによる屋内位置決めデータセットとデータ収集フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

An indoor localization dataset and data collection framework with high precision position annotation

著者 (5件)： Danis F. Serhan (Department of Computer Engineering, Galatasaray University, Istanbul, Turkey) ,  Danis F. Serhan (Department of Computer Engineering, Bogazici University, Istanbul, Turkey) ,  Naskali A. Teoman (Department of Computer Engineering, Galatasaray University, Istanbul, Turkey) ,  Cemgil A. Taylan (Department of Computer Engineering, Bogazici University, Istanbul, Turkey) ,  Ersoy Cem (Department of Computer Engineering, Bogazici University, Istanbul, Turkey)
資料名： Pervasive and Mobile Computing  (Pervasive and Mobile Computing)
巻： 81  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3475A  ISSN： 1574-1192  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線信号ベースの屋内位置決めアルゴリズムを正確に評価することを目的とする,新しい技術と関連する高分解能データセットを導入した。この技法は,高精度位置データで無線信号パラメータデータサンプルを注釈するために使用される拡張現実(AR)ベースの位置決めシステムを実行する。ARマーカーで装飾された領域におけるカメラとBluetooth低エネルギー(BLE)ビーコンの実用的で低コストのナビゲーション可能なセットアップの位置を追跡した。冗長な数のマーカーを用いることにより,ARベース位置決めの性能を最大化する。カメラにより捕捉されたビデオストリームは,一連のマーカー認識,部分集合選択およびフィルタリング操作を受け,高精度姿勢推定を生成する。結果は,AR位置確認システムの位置誤差を0.05メートル以下の速度に低減できることを示した。次に,位置データを使用して,環境中に測ったセンサによって同時に捕捉されたBLEデータを注釈付けし,従って,地上の真理を有する無線信号データセットを構築し,無線信号ベースの位置確認システムを正確に評価できるようにした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  カメラ ,  規格 ,  冗長性 ,  推定 ,  フィルタリング ,  ビーコン ,  無線伝送 ,  *データ収集 ,  高分解能 ,  *アノテーション ,  拡張現実感
準シソーラス用語： ビデオストリーム ,  姿勢推定 ,  ワイヤレス ,  Bluetooth ,  位置決めシステム ,  *屋内位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ収集 ,  屋内位置決め ,  拡張現実感 ,  データアノテーション ,  位置決め評価

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： アノテーション ,  屋内位置決め ,  データセット ,  データ収集 ,  フレームワーク