BriefGPT - AI 论文速递
·
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
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
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。
🎯
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。
➡️
