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电梯，扶梯还是其他？利用惯性导航系统对行人传送设备状态进行分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种基于INS的轻量级深度学习方法ELESON，用于行人分类。通过特征提取器，ELESON解耦行人状态和人体动作，并利用证据状态分类器估计行人状态的置信度。在实验中，ELESON在F1分数上具有15％的分类改进，在AUROC上具有10％的置信度鉴别力提高，并且在智能手机上具有低计算和内存要求。
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关键要点
- 提出了一种基于INS的轻量级深度学习方法ELESON，用于行人分类。
- ELESON通过运动特征提取器和磁场特征提取器解耦行人状态和人体动作。
- 利用证据状态分类器估计行人状态的置信度。
- ELESON在F1分数上具有15%的分类改进。
- 在AUROC上具有10%的置信度鉴别力提高。
- ELESON在智能手机上具有低计算和内存要求。
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