論文の概要: Automated classification of pre-defined movement patterns: A comparison between GNSS and UWB technology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07107v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 14:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 15:01:33.684420
• Title: Automated classification of pre-defined movement patterns: A comparison between GNSS and UWB technology
• Title（参考訳）: 事前定義された動きパターンの自動分類:GNSSとUWB技術の比較
• Authors: Rodi Laanen, Maedeh Nasri, Richard van Dijk, Mitra Baratchi, Alexander Koutamanis and Carolien Rieffe
• Abstract要約: リアルタイム位置情報システム(RTLS)は、人間の動きパターンからデータを収集することができる。 本研究の目的は、小さな領域における人間の動きパターンを分類する自動化された枠組みを設計し、評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advanced real-time location systems (RTLS) allow for collecting spatio-temporal data from human movement behaviours. Tracking individuals in small areas such as schoolyards or nursing homes might impose difficulties for RTLS in terms of positioning accuracy. However, to date, few studies have investigated the performance of different localisation systems regarding the classification of human movement patterns in small areas. The current study aims to design and evaluate an automated framework to classify human movement trajectories obtained from two different RTLS: Global Navigation Satellite System (GNSS) and Ultra-wideband (UWB), in areas of approximately 100 square meters. Specifically, we designed a versatile framework which takes GNSS or UWB data as input, extracts features from these data and classifies them according to the annotated spatial patterns. The automated framework contains three choices for applying noise removal: (i) no noise removal, (ii) Savitzky Golay filter on the raw location data or (iii) Savitzky Golay filter on the extracted features, as well as three choices regarding the classification algorithm: Decision Tree (DT), Random Forest (RF) or Support Vector Machine (SVM). We integrated different stages within the framework with the Sequential Model-Based Algorithm Configuration (SMAC) to perform automated hyperparameter optimisation. The best performance is achieved with a pipeline consisting of noise removal applied to the raw location data with an RF model for the GNSS and no noise removal with an SVM model for the UWB. We further demonstrate through statistical analysis that the UWB achieves significantly higher results than the GNSS in classifying movement patterns.
• Abstract（参考訳）: 高度リアルタイム位置情報システム(rtls)は、人間の運動行動から時空間データの収集を可能にする。 校庭や介護施設などの小さな地域で個人を追跡することは、位置決め精度においてrtlに困難をもたらす可能性がある。 しかし,これまで,小地域におけるヒトの運動パターンの分類に関する異なる局所化システムの性能に関する研究は少ない。 本研究の目的は,GNSS(Global Navigation Satellite System)とUWB(Ultra-wideband)の2つの異なるRTLSから得られる人体運動軌跡を約100平方メートルの領域で分類する枠組みを設計・評価することである。 具体的には、GNSSまたはUWBデータを入力とし、これらのデータから特徴を抽出し、注釈付き空間パターンに従って分類する汎用フレームワークを設計した。 自動フレームワークには、ノイズ除去の3つの選択肢がある。 (i)ノイズ除去なし。 (ii)生の位置データ上のサヴィッツキーゴレーフィルタ、又は (iii) 抽出された特徴に対するサヴィッツキー・ゴレイフィルタ、および分類アルゴリズムに関する3つの選択:決定木(dt)、ランダムフォレスト(rf)、サポートベクターマシン(svm)。 SMAC(Sequential Model-Based Algorithm Configuration)とフレームワーク内の異なるステージを統合し、自動ハイパーパラメータ最適化を行った。 GNSSのRFモデルとUWBのSVMモデルでノイズ除去を行わず、生の位置情報に適用したノイズ除去からなるパイプラインで最高の性能が得られる。 さらに,UWBは運動パターンの分類において,GNSSよりも有意に高い結果が得られることを示す。

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