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POLITECNICO DI BARI - Catalogo dei prodotti della Ricerca
In this paper, an innovative method for indoor localization based on Bluetooth Low Energy (BLE4) technology has been developed. By employing a mobile beacon, a wearable device and stationary anchors, the conceived tracking system is able to predict people position within buildings. Adopting the received signal strength indicator and a machine learning approach, good accuracy is reached without limiting the freedom and privacy of users.
IoT Indoor Localization with AI Technique / D'Aloia, Matteo; Longo, Annalisa; Guadagno, Gianluca; Pulpito, Mariano; Fornarelli, Paolo; Nicola Laera, Pietro; Manni, Dario; Rizzi, Maria. - ELETTRONICO. - (2020), pp. 9138275.654-9138275.658. (Intervento presentato al convegno IEEE International Workshop on Metrology for Industry 4.0 and IoT, MetroInd 4.0 and IoT 2020 tenutosi a Roma nel June 3-5, 2020) [10.1109/MetroInd4.0IoT48571.2020.9138275].
In this paper, an innovative method for indoor localization based on Bluetooth Low Energy (BLE4) technology has been developed. By employing a mobile beacon, a wearable device and stationary anchors, the conceived tracking system is able to predict people position within buildings. Adopting the received signal strength indicator and a machine learning approach, good accuracy is reached without limiting the freedom and privacy of users.
IoT Indoor Localization with AI Technique / D'Aloia, Matteo; Longo, Annalisa; Guadagno, Gianluca; Pulpito, Mariano; Fornarelli, Paolo; Nicola Laera, Pietro; Manni, Dario; Rizzi, Maria. - ELETTRONICO. - (2020), pp. 9138275.654-9138275.658. (Intervento presentato al convegno IEEE International Workshop on Metrology for Industry 4.0 and IoT, MetroInd 4.0 and IoT 2020 tenutosi a Roma nel June 3-5, 2020) [10.1109/MetroInd4.0IoT48571.2020.9138275].
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11589/206729
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
