Accurate indoor positioning and tracking based on data fusion from inertial sensors, wireless signals and image devices using Deep Learning techniques
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Politécnica de Madrid |
| Repositorio: | Archivo Digital UPM |
| OAI Identifier: | oai:oa.upm.es:57985 |
| Acceso en línea: | https://oa.upm.es/57985/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Wireless Sensor Networks (WSN) Inertial sensors Received Signal Strength Indicator (RSSI) Normal Field of View (NFoV) cameras Fisheye cameras 360° cameras Undistorion Equirectangular Projection CubeMap Projection Camera Calibration Detection Positioning Tracking Reidentification Machine Learning Deep Learning Kalman Filter Particle Filter Object Detection Fusion Algorithms Artificial Neural Networks (ANNs) Convolutional Neural Networks (CNNs) Recurrent Neural Networks (RNNs) Generative Adversarial Networks (GANs) = Redes inalámbricas de sensores (WSN) Sensores inerciales Indicador de nivel de señal recibida (RSSI) Cámaras de visión normal (NFoV) Cámaras ojo de pez Cámaras 360° Desdistorsión Projección Equirectangular Projección CubeMap Calibración de cámara Detección Posicionamiento Seguimiento Reidentificación Aprendizaje de máquina Aprendizaje profundo de máquina Filtro de Kalman Filtro de partículas Detección de objetos Algoritmos de Fusión Redes neuronales artificiales (ANNs) Redes neuronales convolucionales (CNNs) Redes neuronales recurrentes (RNNs) Redes neuronales generativas (GANs) |
| Descripción no disponible. |