生产车间室内定位系统中的无监督运动检测
机器学习
2023-09-28 v2 应用统计
摘要
考虑生产车间中的室内定位系统（IPS），其中配备传感器的物体发送其当前位置。除了数据量大之外，由于易受噪声影响，所得原始数据的分析也具有挑战性。原因包括精度问题以及由于物流过程动态（例如经过的叉车的振动）引起的传感器非期望唤醒。我们针对这些挑战提出了一种量身定制的统计流程，并将可视化分析与运动检测相结合。与常见的停留点算法不同，我们不仅区分停止与移动，还考虑非期望唤醒。这带来了更细致的解释方案，为在线（例如订单监控）和离线应用（例如问题区域检测）提供了用途。该方法除原始 IPS 输出外不需要其它信息，并支持即时分析。我们在使用行业合作伙伴真实 IPS 数据的大规模案例研究中印证了我们的发现。
引用
@article{arxiv.2109.10757,
title = {Unsupervised Movement Detection in Indoor Positioning Systems of Production Halls},
author = {Jonathan Flossdorf and Anne Meyer and Dmitri Artjuch and Jaques Schneider and Carsten Jentsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10757},
year = {2023}
}