一种基于手机的分布式环境温度测量系统及高效无标签自动训练策略

该研究提出了一种分布式的基于手机的环境温度估计系统，能够通过多台手机的协作来准确测量室内空间中每个小区域的环境温度。此外，它还提供了一种安全、高效和经济的训练策略，为每个新增加的手机训练一个新的估计模型，消除了手动收集标记数据的需求。这种创新的训练策略可以仅通过 5 个数据点和几次迭代为新手机生成一个性能良好的估计模型。同时，通过众包，我们的系统自动为所有新增收集的数据提供准确的推断标签。最后，我们还强调了将联邦学习集成到我们的系统中以确保隐私保护的潜力。我们相信该研究有助于推动基于手机的环境温度测量的实际应用，促进建筑节能。