論文の概要: Lisbon Hotspots: Wi-Fi access point dataset for time-bound location
proofs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04741v1
- Date: Fri, 5 Aug 2022 11:21:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 10:29:11.789608
- Title: Lisbon Hotspots: Wi-Fi access point dataset for time-bound location
proofs
- Title(参考訳): Lisbon Hotspots: 時間境界位置証明のためのWi-Fiアクセスポイントデータセット
- Authors: Rui Claro and Samih Eisa and Miguel L. Pardal
- Abstract要約: 忙しい都市では、ホットスポットの数が非常に多い。
これらのホットスポットのいくつかは長期間利用でき、その他のホットスポットは短命である。
ポルトガルのリスボン市で最も重要な観光地から収集したWi-Fiデータのデータセットを提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.320417845168326
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Wi-Fi hotspots are a valuable resource for people on the go, especially
tourists, as they provide a means to connect personal devices to the Internet.
This extra connectivity can be helpful in many situations, e.g., to enable map
and chat applications to operate outdoors when cellular connectivity is
unavailable or is expensive. Retail stores and many public services have
recognized that hotspots have potential to attract and retain customers, so
many of them offer free and open Wi-Fi. In busy cities, with many locals and
visitors, the number of hotspots is very significant. Some of these hotspots
are available for long periods of time, while others are short-lived. When we
have many users with devices collecting hotspot observations, they can be used
to detect the location -- using the long-lived hotspots -- and to prove the
time when the location was visited -- using the short-lived hotspots observed
by others users at the location.
In this article, we present a dataset of collected Wi-Fi data from the most
important tourist locations in the city of Lisbon, Portugal, over a period of
months, that was used to show the feasibility of using hotspot data for
location detection and proof. The obtained data and algorithms were assessed
for a specific use case: smart tourism. We also present the data model used to
store the observations and the algorithms developed to detect and prove
location of a user device at a specific time. The Lisbon Hotspots dataset,
LXspots, is made publicly available to the scientific community so that other
researchers can also make use of it to develop new and innovative mobile and
Internet of Things applications.
- Abstract(参考訳): Wi-Fiホットスポットは、個人デバイスをインターネットに接続する手段を提供するため、旅行者、特に観光客にとって貴重なリソースである。
この余分な接続は、例えば、地図やチャットアプリケーションがセルラー接続が利用できない、あるいは高価である場合に屋外で動作できるようにするために、多くの状況で役立つ。
小売店や多くの公共サービスは、ホットスポットが顧客を引きつけ、維持する可能性があると認識しており、その多くが無料でオープンなWi-Fiを提供している。
忙しい都市では、多くの地元住民や観光客がいるため、ホットスポットの数は非常に大きい。
これらのホットスポットのいくつかは長期間利用でき、他は短命である。
ホットスポットを収集するデバイスを持つユーザが多い場合、他のユーザがその場所で観察した短命なホットスポットを使用して、ロケーション -- 長寿命のホットスポットを使用する -- を検出し、その場所を訪問した時間を証明するために使用できます。
本稿では,ポルトガル・リスボンの観光地において重要な観光地から収集されたwi-fiデータのデータセットについて紹介する。
得られたデータとアルゴリズムは、スマートツーリズムという特定のユースケースで評価された。
また,観測データを格納するためのデータモデルと,ユーザデバイスの位置を特定時間に検出・証明するために開発されたアルゴリズムを提案する。
Lisbon HotspotsデータセットであるLXspotsは、科学コミュニティに公開されており、他の研究者もそれを利用して、新しく革新的なモバイルおよびIoTアプリケーションを開発することができる。
関連論文リスト
- Surveilling the Masses with Wi-Fi-Based Positioning Systems [7.1251088452879285]
我々は、AppleのWPSが悪用され、世界規模でプライバシーを脅かす可能性があることを示しています。
我々は、非特権の攻撃者が世界中のWi-Fi BSSID位置情報のスナップショットを蓄積できる攻撃を提案する。
我々は、AppleのWPSが提供するプライバシーに対する攻撃のタイプを示すいくつかのケーススタディを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T18:22:12Z) - Wireless Crowd Detection for Smart Overtourism Mitigation [50.031356998422815]
この章では、モバイルデバイスのワイヤレスアクティビティに基づいたオーバツーリズムを監視するための、低コストなアプローチについて説明する。
群集センサは、無線技術のトレース要素を検出することで、周囲のモバイルデバイスの数をカウントする。
いくつかの技術で検出プログラムを実行し、指紋解析の結果は匿名データベースにのみローカルに保存される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T13:20:24Z) - WiMANS: A Benchmark Dataset for WiFi-based Multi-user Activity Sensing [8.143761572557539]
WiMANSはWiFiに基づくマルチユーザーセンシングのための最初のデータセットである。
We exploit WiMANS to benchmark the performance of State-of-the-the-art WiFi-based human sensor model and video-based model。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T16:10:14Z) - Fusion of Radio and Camera Sensor Data for Accurate Indoor Positioning [45.926983284834954]
広範に普及しているカメラのインフラが捉えた匿名の視覚検出を無線で読み取る新しい位置決めシステムであるRAVELを提案する。
我々の実験では、WiFi測定はそれ自体が十分正確ではないが、カメラデータと融合すると、不明瞭で断片的で匿名のビジュアル・トラックレットをまとめる触媒となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-01T11:37:41Z) - WiFi-based Spatiotemporal Human Action Perception [53.41825941088989]
SNN(End-to-end WiFi signal Neural Network)は、Wi-Fiのみのセンシングを可能にするために提案されている。
特に、3D畳み込みモジュールはWiFi信号の時間的連続性を探索することができ、特徴自己保持モジュールは支配的な特徴を明示的に維持することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-20T16:03:45Z) - 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) - WiFi Fingerprint Clustering for Urban Mobility Analysis [20.190366137684205]
スマートフォンアプリケーションデータからWi-Fi計測を利用してユーザポイント(POI)を識別するための教師なし学習手法を提案する。
屋内・シェルター・高層建築環境におけるGPS位置決め精度の欠如により、現代都市部において広く利用可能なWiFiアクセスポイント(AP)に依存している。
周囲のWiFi APをスキャンし、監視されていない学習を行い、3つの大きな洞察を識別できることを実証するシステムアーキテクチャを提案します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-04T03:46:14Z) - TapNet: The Design, Training, Implementation, and Applications of a
Multi-Task Learning CNN for Off-Screen Mobile Input [75.05709030478073]
本稿では,スマートフォンのタップを検出するマルチタスクネットワークであるTapNetの設計,トレーニング,実装,応用について述べる。
TapNetはデバイス間のデータから共同で学習し、タップ方向やタップ位置を含む複数のタップ特性を同時に認識することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-18T00:45:41Z) - Urban Sensing based on Mobile Phone Data: Approaches, Applications and
Challenges [67.71975391801257]
モバイルデータ分析における多くの関心は、人間とその行動に関連している。
本研究の目的は,携帯電話データから知識を発見するために実装された手法や手法をレビューすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-29T15:14:03Z) - 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)
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。