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講演抄録/キーワード
講演名 2019-02-19 16:15
(★この講演はキャンセルされています.ソート値を空欄にして除外して下さい) [招待講演]Indoor Positioning in Large Shopping Mall with Context Based Map Matching
Yoshihiko KamiyaYanlei GuShunsuke KamijoUT
抄録 (和) This paper focus on large indoor environment and proposes an accurate indoor positioning system with context based map matching. The proposed system adopts the widely used smartphone as the positioning platform of the customer, and mainly depends on the motion sensors in a smartphone. The proposed system firstly provides the initial trajectory of the customer with Pedestrian Dead Reckoning (PDR) and recognize various human activities which are meaningful for the localization. In this paper, we divided the activities into two types: (1) transition activity between floors, such as taking the escalator and elevator; (2) moving on the floor, such as walking outside store, shopping in store and tuning. The hierarchical Long Short-Term Memory (LSTM) Network based activity model is developed to recognize those actives. Secondly, those location-aware activities, PDR trajectories and 2.5D indoor map are integrated in a Hidden Markov Model (HMM) to conduct an accurate indoor positioning. Because the 2.5D map include the position information of indoor facilities such as escalators and each store, these positions information are used as the assistant information for conducting Context based Map Matching. The proposed method has 2.21-meter of positioning error mean and can achieve “shop level” performance. 
(英) This paper focus on large indoor environment and proposes an accurate indoor positioning system with context based map matching. The proposed system adopts the widely used smartphone as the positioning platform of the customer, and mainly depends on the motion sensors in a smartphone. The proposed system firstly provides the initial trajectory of the customer with Pedestrian Dead Reckoning (PDR) and recognize various human activities which are meaningful for the localization. In this paper, we divided the activities into two types: (1) transition activity between floors, such as taking the escalator and elevator; (2) moving on the floor, such as walking outside store, shopping in store and tuning. The hierarchical Long Short-Term Memory (LSTM) Network based activity model is developed to recognize those actives. Secondly, those location-aware activities, PDR trajectories and 2.5D indoor map are integrated in a Hidden Markov Model (HMM) to conduct an accurate indoor positioning. Because the 2.5D map include the position information of indoor facilities such as escalators and each store, these positions information are used as the assistant information for conducting Context based Map Matching. The proposed method has 2.21-meter of positioning error mean and can achieve “shop level” performance.
キーワード (和) 屋内測位 / 行動認識 / マップマッチング / / / / /  
(英) Indoor Positioning / Activity Recognition / Map Matching / / / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 ME IEICE-IE IEICE-ITS MMS HI AIT  
開催期間 2019-02-19 - 2019-02-20 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英) Hokkaido Univ. 
テーマ(和) 画像処理および一般 
テーマ(英) Image Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ME 
会議コード 2019-02-ME-IE-ITS-MMS-HI-AIT 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Indoor Positioning in Large Shopping Mall with Context Based Map Matching 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 屋内測位 / Indoor Positioning  
キーワード(2)(和/英) 行動認識 / Activity Recognition  
キーワード(3)(和/英) マップマッチング / Map Matching  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 神谷 吉彦 / Yoshihiko Kamiya / カミヤ ヨシヒコ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 古 艶磊 / Yanlei Gu /
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 上條 俊介 / Shunsuke Kamijo / カミジョウ シュンスケ
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT)
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講演者
発表日時 2019-02-19 16:15:00 
発表時間 15 
申込先研究会 ME 
資料番号  
巻番号(vol) ITE-43 
号番号(no) no.5 
ページ範囲  
ページ数 ITE- 
発行日  


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