論文の概要: Fusion of Radio and Camera Sensor Data for Accurate Indoor Positioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02952v1
• Date: Wed, 1 Feb 2023 11:37:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-12 13:04:03.906335
• Title: Fusion of Radio and Camera Sensor Data for Accurate Indoor Positioning
• Title（参考訳）: 正確な屋内測位のための無線・カメラセンサデータの融合
• Authors: Savvas Papaioannou, Hongkai Wen, Andrew Markham and Niki Trigoni
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.926983284834954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Indoor positioning systems have received a lot of attention recently due to their importance for many location-based services, e.g. indoor navigation and smart buildings. Lightweight solutions based on WiFi and inertial sensing have gained popularity, but are not fit for demanding applications, such as expert museum guides and industrial settings, which typically require sub-meter location information. In this paper, we propose a novel positioning system, RAVEL (Radio And Vision Enhanced Localization), which fuses anonymous visual detections captured by widely available camera infrastructure, with radio readings (e.g. WiFi radio data). Although visual trackers can provide excellent positioning accuracy, they are plagued by issues such as occlusions and people entering/exiting the scene, preventing their use as a robust tracking solution. By incorporating radio measurements, visually ambiguous or missing data can be resolved through multi-hypothesis tracking. We evaluate our system in a complex museum environment with dim lighting and multiple people moving around in a space cluttered with exhibit stands. Our experiments show that although the WiFi measurements are not by themselves sufficiently accurate, when they are fused with camera data, they become a catalyst for pulling together ambiguous, fragmented, and anonymous visual tracklets into accurate and continuous paths, yielding typical errors below 1 meter.
• Abstract（参考訳）: 近年,屋内ナビゲーションやスマートビルディングなど,多くの位置情報サービスの重要性から,屋内位置決めシステムが注目されている。 wifiと慣性センシングに基づく軽量なソリューションが人気を集めているが、専門家の博物館ガイドや工業的な設定など、通常サブメートルの位置情報を必要とするアプリケーションには適していない。 本稿では,広く普及しているカメラ・インフラで撮影される匿名の視覚検出と無線読み取り(wi-fi無線データなど)を融合する位置決めシステムravel (radio and vision enhanced localization)を提案する。 視覚トラッカは位置決め精度は優れるが、閉塞やシーンの入出入といった問題に悩まされ、ロバストなトラッキングソリューションとしての使用を妨げている。 無線計測を組み込むことで、視覚的に曖昧または欠如したデータをマルチハイポテーゼトラッキングによって解決することができる。 我々は,暗い照明と複数の人が展示スタンドで散らばった空間を動き回る複雑な博物館環境において,システムを評価した。 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、不明瞭で断片化され、匿名の視覚トラックレットを正確に連続的な経路へと引き寄せる触媒となり、1m未満の典型的なエラーが生じる。

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