論文の概要: Elevator, Escalator or Neither? Classifying Pedestrian Conveyor State Using Inertial Navigation System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03218v2
- Date: Sun, 13 Oct 2024 03:47:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-15 15:02:26.238792
- Title: Elevator, Escalator or Neither? Classifying Pedestrian Conveyor State Using Inertial Navigation System
- Title（参考訳）: エレベータ、エスカレーター、その他?慣性航法システムを用いた歩行者コンベヤ状態の分類
- Authors: Tianlang He, Zhiqiu Xia, S. -H. Gary Chan,
- Abstract要約: 歩行者のコンベア状態を知ることは、屋内ナビゲーションや人流管理といった多くの応用において、基本的なものである。
歩行者端末から採取した加速度計,ジャイロスコープ,磁力計のマルチモーダルINS(慣性ナビゲーションシステム)値から,歩行者のコンベア状態を初めて分類した。
歩行者がエレベーターやエスカレーターにいるかどうかを分類するための,新しい,効果的で軽量なINSベースのディープラーニング手法であるELESONを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.796931853596902
- License:
- Abstract: Knowing a pedestrian's conveyor state of "elevator," "escalator," or "neither" is fundamental in many applications such as indoor navigation and people flow management. We study, for the first time, classifying the conveyor state of a pedestrian, given the multimodal INS (inertial navigation system) readings of accelerometer, gyroscope and magnetometer sampled from the pedestrian phone. This problem is challenging because the INS signals of the conveyor state are entangled with unpredictable independent pedestrian motions, confusing the classification process. We propose ELESON, a novel, effective and lightweight INS-based deep learning approach to classify whether a pedestrian is in an elevator, escalator or neither. ELESON utilizes a causal feature extractor to disentangle the conveyor state from pedestrian motion, and a magnetic feature extractor to capture the unique magnetic characteristics of moving elevators and escalators. Given the results of the extractors, it then employs an evidential state classifier to estimate the confidence of the conveyor states. Based on extensive experiments conducted on real pedestrian data, we demonstrate that ELESON outperforms significantly previous INS-based classification approaches, achieving 14% improvement in F1 score, strong confidence discriminability of 0.81 in AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristics), and low computational and memory requirements for smartphone deployment.
- Abstract（参考訳）: 歩行者のコンベア状態を知ることは、屋内ナビゲーションや人流管理といった多くの応用において、基本的なものである。
歩行者端末から採取した加速度計,ジャイロスコープ,磁力計のマルチモーダルINS(慣性ナビゲーションシステム)値から,歩行者のコンベア状態を初めて分類した。
この問題は、コンベア状態のINS信号が予測不能な独立歩行者運動と絡み合っており、分類過程を混乱させるためである。
歩行者がエレベーターやエスカレーターにいるかどうかを分類するための,新しい,効果的で軽量なINSベースのディープラーニング手法であるELESONを提案する。
ELESONは、因果的特徴抽出器を用いて、歩行者運動からコンベヤ状態を切り離すとともに、磁気的特徴抽出器を用いて、移動エレベーターやエスカレーターの固有の磁気特性を捉える。
抽出器の結果から、コンベア状態の信頼性を推定するために明らかな状態分類器を用いる。
実際の歩行者データに基づく広範な実験の結果,ELESONは従来のINSに基づく分類手法よりも優れており,F1スコアの14%向上,AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristics)の信頼度0.81の強い識別性,スマートフォンの展開における計算およびメモリ要求の低さを実証した。
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