利用神经网络与智能手机传感器数据预测 911 呼叫的楼层位置
计算机与社会
2018-09-18 v4 机器学习
摘要
在拥有高楼大厦的城市中，急救人员需要准确的楼层位置以快速找到 911 呼叫者。我们引入了一种通过移动设备传感器数据以两步过程估算受害者楼层位置的系统。首先，我们训练一个神经网络，通过 GPS 信号变化确定智能手机何时进入或离开建筑物。其次，我们使用配备气压计的智能手机测量从建筑物入口到受害者室内位置的气压变化。与以往不切实际的方法不同，我们的系统是首个不需要使用信标、建筑物基础设施的先验知识或用户行为知识的方法。我们通过纽约市五座不同高楼中的 63 次实验证明了现实可行性，我们的系统以 100% 的准确率预测了正确楼层。
引用
@article{arxiv.1710.11122,
title = {Predicting Floor-Level for 911 Calls with Neural Networks and Smartphone Sensor Data},
author = {William Falcon and Henning Schulzrinne},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.11122},
year = {2018}
}
备注
International Conference on Learning Representations (ICLR 2018)