software

Pro určení polohy ve vnitřním prostředí je možné využít měření a vyhodnocení výkonové úrovně přijímaných radiofrekvenčních signálů, které se zpravidla snižují se vzdáleností od vysílačů. Vzhledem ke své nízké energetické náročnosti a snadné dostupnosti zařízení se jako perspektivní pro takovouto lokalizaci jeví signály systému Bluetooth Low Energy (BLE) s využitím techniky Fingerprinting, přesnost lokalizace je však negativně ovlivněna nestabilitou měření. Předložený software aplikuje různé techniky strojového učení na měřená data s cílem zvýšit stabilitu výsledků a spolehlivost určení polohy na základě měřených úrovní. Software je vytvořen v programovacím jazyce Python 3 s použitím volně dostupných softwarových modulů - zejména scikit-learn a matplotlib.

lokalizace; strojové učení; bluetooth

20. 3. 2020

Veškerá data a algoritmy jsou umístěny online na adrese: https://github.com/slaninam/Loc1D

K využití výsledku jiným subjektem je vždy nutné nabytí licence

Poskytovatel licence na výsledek nepožaduje v některých případech licenční poplatek

http://www.urel.feec.vutbr.cz/web_documents/produkty/2020/Slanina_et_al_vyhodnoceni_dat_z_lokalizace_CZ.pdf