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Drift Detection e Machine Learning para Sistemas de Localização indoor RFID em Ambientes Dinâmicos
Author(s) -
Eduardo Luis Gomes,
Mauro Fonseca,
André Eugênio Lazzaretti,
Carlos Rafael Guerber,
Anelise Munaretto
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbrc.2021.16723
Subject(s) - computer science
A localização de objetos em ambientes internos e dinâmicos é uma tarefa desaadora, pois além da presença de materiais reexivos e excesso de obstáculos, a posição dos objetos são alteradas constantemente. Para contornar tais problemas, nós propomos o uso da tecnologia RFID e métodos de aprendizagem de máquina em conjunto com técnicas de Drift Detection para a construção de sistemas de localização indoor. A principal contribuição deste artigo é a proposta de um sistema de localização RFID de alta precisão (5 cm) para ambientes onde há mudanças incrementais na posição dos objetos. O resultado obtido com a utilização de técnicas de Drift Detection permitiu ao sistema manter acurácia acima de 96.90% ao longo das 110.000 instâncias.

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