論文の概要: Unsupervised Movement Detection in Indoor Positioning Systems of Production Halls

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10757v2
• Date: Wed, 27 Sep 2023 12:03:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 02:08:18.956430
• Title: Unsupervised Movement Detection in Indoor Positioning Systems of Production Halls
• Title（参考訳）: 生産場内位置決めシステムにおける教師なし動作検出
• Authors: Jonathan Flossdorf, Anne Meyer, Dmitri Artjuch, Jaques Schneider, Carsten Jentsch
• Abstract要約: 本稿では,センサの精度問題と望ましくない覚醒のためのテーラーメード統計手法を提案する。 一般的なスタンポイントアルゴリズムとは対照的に、停止と移動を区別するだけでなく、望ましくない覚醒も考慮する。 これは、オンライン(注文の監視など)やオフラインアプリケーションに使用するためのより詳細な解釈スキームに繋がる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09999629695552195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Consider indoor positioning systems (IPS) in production halls where objects equipped with sensors send their current position. Beside its large volume, the analyzation of the resulting raw data is challenging due to the susceptibility towards noise. Reasons are accuracy issues and undesired awakenings of sensors that occur due to the dynamics of logistic processes (e.g.~vibrations of passing forklifts). We propose a tailor-made statistical procedure for these challenges and combine visual analytics with movement detection. Contrary to common stay-point algorithms, we do not only distinguish between stops and moves, but also consider undesired awakenings. This leads to a more detailed interpretation scheme offering usages for online (e.g.~monitoring of orders) and offline applications (e.g.~detection of problematic areas). The approach does not require other information than the raw IPS output and enables an ad-hoc analysis. We underline our findings in an extensive case study with real IPS data of our industry partner.
• Abstract（参考訳）: センサーを搭載した物体が現在の位置を送信する生産ホールにおける屋内測位システム (ips) を考える。 その膨大な量の他に、生データの分析はノイズに対する感受性のため困難である。 理由は、ロジスティックプロセスのダイナミクス(例えば、通過フォークリフトの振動)によって生じるセンサーの精度の問題と望ましくない覚醒である。 本稿では,これらの課題に対するテーラーメイドの統計手法を提案し,視覚分析と動き検出を組み合わせる。 一般的な停止点アルゴリズムとは対照的に、停止と移動を区別するだけでなく、望ましくない覚醒も考慮する。 これは、オンライン(例えば、注文の監視)とオフラインアプリケーション(例えば、問題領域の検知)に使用方法を提供するより詳細な解釈スキームをもたらす。 このアプローチでは、生のIPS出力以外の情報を必要としないため、アドホックな分析が可能になる。 業界パートナーの本当のIPSデータを用いた広範なケーススタディで、我々の研究結果を下記にまとめる。

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