論文の概要: Proximity Inference with Wifi-Colocation during the COVID-19 Pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12699v2
- Date: Mon, 19 Oct 2020 20:45:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-30 22:32:27.461065
- Title: Proximity Inference with Wifi-Colocation during the COVID-19 Pandemic
- Title(参考訳): COVID-19パンデミック時のWifi-Colocationによる近視性推定
- Authors: Mikhail Dmitrienko, Abhishek Singh, Patrick Erichsen, Ramesh Raskar
- Abstract要約: 当社のアプローチは、デバイスをホットスポットに変えることで、さまざまな実践シナリオに耐性を持たせています。
予備的な結果は,ユーザ間の近接性を決定するためのアプローチの可能性を示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.538285220638988
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work we propose a WiFi colocation methodology for digital contact
tracing. The approach works by having a device scan and store nearby access
point information to perform proximity inference. We make our approach
resilient to different practical scenarios by configuring a device to turn into
a hotspot if access points are unavailable, which makes the approach feasible
in both dense urban areas and sparse rural places. We compare various
shortcomings and advantages of this work over other conventional ways of doing
digital contact tracing. Preliminary results indicate the feasibility of our
approach for determining proximity between users, which is relevant for
improving existing digital contact tracing and exposure notification
implementations.
- Abstract(参考訳): 本研究では,デジタル接触追跡のためのWiFiコロケーション手法を提案する。
このアプローチは、デバイスをスキャンして近くのアクセスポイント情報を格納することで、近接推論を実行する。
我々は、アクセスポイントが利用できない場合、デバイスをホットスポットに変えることで、異なる現実的なシナリオに耐性を持たせることで、密集した都市部と希少な農村部の両方でアプローチを実現する。
この研究の様々な欠点と利点を、デジタル・コンタクト・トレーシングの他の方法と比較する。
予備結果は,既存デジタルコンタクト追跡および露出通知の実装の改善に寄与するユーザ間の近接性を決定するためのアプローチの実現可能性を示している。
関連論文リスト
- Physical-Layer Semantic-Aware Network for Zero-Shot Wireless Sensing [74.12670841657038]
デバイスレスワイヤレスセンシングは、幅広い没入型人間機械対話型アプリケーションをサポートする可能性から、近年、大きな関心を集めている。
無線信号におけるデータの均一性と分散センシングにおけるデータプライバシ規制は、広域ネットワークシステムにおける無線センシングの広範な適用を妨げる主要な課題であると考えられている。
そこで本研究では,ラベル付きデータを使わずに,一箇所ないし限られた箇所で構築されたモデルを直接他の場所に転送できるゼロショット無線センシングソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T13:50:30Z) - Towards Full-scene Domain Generalization in Multi-agent Collaborative
Bird's Eye View Segmentation for Connected and Autonomous Driving [54.60458503590669]
協調認識の学習段階と推論段階の両方に適用可能な統合ドメイン一般化フレームワークを提案する。
我々は、AmpAug(Amplitude Augmentation)法を用いて、低周波画像の変動を増大させ、学習能力を拡大する。
推論フェーズでは、システム内ドメインアライメント機構を導入し、ドメインの不一致を減らし、潜在的に排除する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T12:52:49Z) - Active Visual Localization for Multi-Agent Collaboration: A Data-Driven
Approach [51.75186763756072]
本研究は、視点変化の課題を克服するために、アクティブな視覚的ローカライゼーションをどのように利用できるかを検討する。
具体的には、与えられた場所における最適な視点を選択する問題に焦点をあてる。
その結果,既存の手法と比較して,データ駆動方式の方が優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T08:18:30Z) - GraSens: A Gabor Residual Anti-aliasing Sensing Framework for Action
Recognition using WiFi [52.530330427538885]
WiFiベースのヒューマンアクション認識(HAR)は、スマートリビングやリモート監視といったアプリケーションにおいて、有望なソリューションと見なされている。
本稿では,無線機器からのWiFi信号を用いた動作を,多様なシナリオで直接認識する,エンド・ツー・エンドのGabor残差検知ネットワーク(GraSens)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T10:20:16Z) - Domain Adversarial Graph Convolutional Network Based on RSSI and
Crowdsensing for Indoor Localization [8.406788215294483]
少数のラベル付きサイトサーベイデータと大量のラベル付きクラウドセンシングWiFi指紋を用いてトレーニングできる新しいWiDAGCNモデルを提案する。
本システムは、複数の建物を含む公共の屋内ローカライゼーションデータセットを用いて評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-06T08:06:27Z) - iSDF: Real-Time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception [64.80458128766254]
iSDFは実時間符号付き距離場再構成のための連続学習システムである。
より正確な再構築と、衝突コストと勾配のより良い近似を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-05T15:48:39Z) - Orientation-Discriminative Feature Representation for Decentralized
Pedestrian Tracking [31.609615254658674]
本稿では,センサネットワークを用いた分散型歩行者追跡の問題に焦点をあてる。
本稿では,歩行者の外観情報を特徴付けるコミュニケーション効率,方向識別的特徴表現を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-26T22:03:58Z) - Improving Proximity Estimation for Contact Tracing using a Multi-channel
Approach [1.3404503606887717]
近接推定を改善するためのマルチチャネル手法を提案する。
我々は,BLEとIEEE 802.11信号に基づく分類モデルを開発し,評価した。
IEEE 802.11のプローブ要求に基づく実装では、プライバシーの問題や制限にも遭遇しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-25T15:45:23Z) - Proximity Sensing: Modeling and Understanding Noisy RSSI-BLE Signals and
Other Mobile Sensor Data for Digital Contact Tracing [12.070047847431884]
新型コロナウイルスの感染拡大を抑える主要な健康戦略として、効果的な接触追跡によるソーシャルディスタンシングが浮上している。
本稿では、Bluetooth Low Energy(BLE)信号と他のデバイス上のセンサとの結合モデルを用いて、ペアワイズ個人近接を推定する新しいシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-04T03:01:52Z) - Vision Meets Wireless Positioning: Effective Person Re-identification
with Recurrent Context Propagation [120.18969251405485]
既存の人物再識別方法は、歩行者を捕獲する視覚センサーに依存している。
携帯電話は、無線測位信号の形で、WiFiや携帯電話ネットワークによって感知することができる。
本稿では,視覚データと無線位置決めデータの間で情報伝達を可能にする新しいコンテキスト伝搬モジュールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-10T14:19:15Z) - WiFiTrace: Network-based Contact Tracing for Infectious Diseases Using
Passive WiFi Sensing [0.0]
WiFiTraceは、クライアント側を介さずに、パッシブWiFiセンシングに依存する、接触追跡のためのネットワーク中心のアプローチである。
弊社のアプローチでは、企業ネットワークが収集したWiFiネットワークログを、パフォーマンスとセキュリティ監視に活用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-25T11:42:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。