Localização Indoor por Meio de Aprendizagem de Máquina Apoiada por Beacons Virtuais
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Data de Publicação: | 2022 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada |
Texto Completo: | http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2219 |
Resumo: | This article presents a solution to the indoor location problem through machine learning with the support of a new concept called virtual beacon. This concept has shown considerable performance gains in models where the representativeness of the data is crucial in the accuracy of the model's predictions. Virtual beacons can also be useful in environments where the installation of reference beacons at certain points could cause disturbance to the movement of people and objects in general. By way of performance comparison, the solution was implemented considering four different machine learning algorithms, two of them linear and the other two non-linear. Validations with real data pointed the model based on Multilayer Perceptron (MLP) as the model with the best performance among the four models considered with regard to the smallest error between the predicted and the real position, and the application of the virtual beacon concept outside determinant for such a result. |
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Localização Indoor por Meio de Aprendizagem de Máquina Apoiada por Beacons VirtuaisThis article presents a solution to the indoor location problem through machine learning with the support of a new concept called virtual beacon. This concept has shown considerable performance gains in models where the representativeness of the data is crucial in the accuracy of the model's predictions. Virtual beacons can also be useful in environments where the installation of reference beacons at certain points could cause disturbance to the movement of people and objects in general. By way of performance comparison, the solution was implemented considering four different machine learning algorithms, two of them linear and the other two non-linear. Validations with real data pointed the model based on Multilayer Perceptron (MLP) as the model with the best performance among the four models considered with regard to the smallest error between the predicted and the real position, and the application of the virtual beacon concept outside determinant for such a result. Este artigo apresenta uma solução ao problema de localização indoor por meio de aprendizagem de máquina com o apoio de um novo conceito denominado beacon virtual. Esse conceito mostrou consideráveis ganhos em desempenho em modelos onde a representatividade dos dados é crucial na precisão das predições do modelo. Beacons virtuais também podem ser úteis em ambientes onde a instalação de beacons de referência em determinados pontos poderiam gerar transtornos à movimentação de pessoas e objetos em geral. A título de comparação de desempenho, a solução foi implementada considerando quatro algoritmos diferentes de aprendizagem de máquina, sendo dois deles lineares e os outros dois não lineares. Validações com dados reais apontaram o modelo baseado em Multilayer Perceptron (MLP) como o modelo de melhor desempenho entre os quatro modelos considerados no que diz respeito ao menor erro entre a posição predita e a real, sendo que a aplicação do conceito de beacon virtual fora determinante para tal resultado.Escola Politécnica de Pernambuco2022-07-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAvaliado pelos paresapplication/pdftext/htmlhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/221910.25286/repa.v7i2.2219Journal of Engineering and Applied Research; Vol 7 No 2 (2022): Edição Especial em Inteligência Artificial; 65-74Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; v. 7 n. 2 (2022): Edição Especial em Inteligência Artificial; 65-742525-425110.25286/repa.v7i2reponame:Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicadainstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEporhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2219/825http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2219/826-Copyright (c) 2022 Thaise dos Santos Tenório, Herbert de Oliveira, Marcelo Daride Gaspar, Victor Azevêdo, Paulo Salgado, Carmelo Bastos-Filhohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessde Oliveira, HerbertGaspar, Marcelo DarideAzevêdo, VictorSalgado, PauloBastos-Filho, Carmelo2022-07-17T20:06:52Zoai:ojs.poli.br:article/2219Revistahttp://revistas.poli.br/index.php/repaONGhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/oai||repa@poli.br2525-42512525-4251opendoar:2022-07-17T20:06:52Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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