論文の概要: Transfer Learning of RSSI to Improve Indoor Localisation Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09292v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 14:06:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:31:41.445668
• Title: Transfer Learning of RSSI to Improve Indoor Localisation Performance
• Title（参考訳）: RSSIの移動学習による屋内位置推定性能の向上
• Authors: Thanaphon Suwannaphong, Ryan McConville, Ian Craddock,
• Abstract要約: コンガN(Congureal Generative Adversarial Networks)をベースとしたAugmentationとT-ConGAN(Transfer Learning framework)を提案する。 我々はまず,BLE RSSIデータを異なる家庭間で共有できること,および情報の共有が屋内のローカライゼーション性能を向上させることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.289887473031932
• License:
• Abstract: With the growing demand for health monitoring systems, in-home localisation is essential for tracking patient conditions. The unique spatial characteristics of each house required annotated data for Bluetooth Low Energy (BLE) Received Signal Strength Indicator (RSSI)-based monitoring system. However, collecting annotated training data is time-consuming, particularly for patients with limited health conditions. To address this, we propose Conditional Generative Adversarial Networks (ConGAN)-based augmentation, combined with our transfer learning framework (T-ConGAN), to enable the transfer of generic RSSI information between different homes, even when data is collected using different experimental protocols. This enhances the performance and scalability of such intelligent systems by reducing the need for annotation in each home. We are the first to demonstrate that BLE RSSI data can be shared across different homes, and that shared information can improve the indoor localisation performance. Our T-ConGAN enhances the macro F1 score of room-level indoor localisation by up to 12.2%, with a remarkable 51% improvement in challenging areas such as stairways or outside spaces. This state-of-the-art RSSI augmentation model significantly enhances the robustness of in-home health monitoring systems.
• Abstract（参考訳）: 健康モニタリングシステムへの需要が高まる中、患者状況の追跡には家庭内局地化が不可欠である。 各住宅の独特な空間特性には,Bluetooth Low Energy (BLE) 受信信号強度指標 (RSSI) に基づくモニタリングシステムのための注釈データが必要であった。 しかし、特に健康状態の限られた患者では、注釈付きトレーニングデータを集めるのに時間がかかります。 そこで本研究では,ConGAN(Con Conditional Generative Adversarial Networks)をベースとしたAugmentationと転写学習フレームワーク(T-ConGAN)を組み合わせることで,異なる実験プロトコルを用いてデータを収集した場合でも,異なる家庭間でRSSI情報の転送を可能にする。 これにより、各家庭におけるアノテーションの必要性を減らすことにより、インテリジェントなシステムの性能とスケーラビリティが向上する。 我々はまず,BLE RSSIデータを異なる家庭間で共有できること,および情報の共有が屋内のローカライゼーション性能を向上させることを実証した。 我々のT-ConGANは、部屋レベルの屋内位置決めのマクロF1スコアを最大12.2%向上させ、階段や屋外空間などの挑戦的な領域で51%改善した。 この最先端のRSSI増強モデルは、家庭内健康モニタリングシステムの堅牢性を大幅に向上させる。

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