Enhanced context-aware framework for individual and crowd condition prediction

Context-aware framework is basic context-aware that utilizes contexts such as user with their individual activities, location and time, which are hidden information derived from smartphone sensors. These data are used to monitor a situation in a crowd scenario. Its application using embedded sensors has the potential to monitor tasks that are practically complicated to access. Inaccuracies observed in the individual activity recognition (IAR) due to faulty accelerometer data and data classification problem have led to its inefficiency when used for prediction. This study developed a solution to this problem by introducing a method of feature extraction and selection, which provides a higher accuracy by selecting only the relevant features and minimizing false negative rate (FNR) of IAR used for crowd condition prediction. The approach used was the enhanced context-aware framework (EHCAF) for the prediction of human movement activities during an emergency. Three new methods to ensure high accuracy and low FNR were introduced. Firstly, an improved statistical-based time-frequency domain (SBTFD) representing and extracting hidden context information from sensor signals with improved accuracy was introduced. Secondly, a feature selection method (FSM) to achieve improved accuracy with statistical-based time-frequency domain (SBTFD) and low false negative rate was used. Finally, a method for individual behaviour estimation (IBE) and crowd condition prediction in which the threshold and crowd density determination (CDD) was developed and used, achieved a low false negative rate. The approach showed that the individual behaviour estimation used the best selected features, flow velocity estimation and direction to determine the disparity value of individual abnormality behaviour in a crowd. These were used for individual and crowd density determination evaluation in terms of inflow, outflow and crowd turbulence during an emergency. Classifiers were used to confirm features ability to differentiate individual activity recognition data class. Experimenting SBTFD with decision tree (J48) classifier produced a maximum of 99:2% accuracy and 3:3% false negative rate. The individual classes were classified based on 7 best features, which produced a reduction in dimension, increased accuracy to 99:1% and had a low false negative rate (FNR) of 2:8%. In conclusion, the enhanced context-aware framework that was developed in this research proved to be a viable solution for individual and crowd condition prediction in our society

Activity Recognition Using Fusion of Low-Cost Sensors on a Smartphone for Mobile Navigation Application

Low-cost inertial and motion sensors embedded on smartphones have provided a new platform for dynamic activity pattern inference. In this research, a comparison has been conducted on different sensor data, feature spaces and feature selection methods to increase the efficiency and reduce the computation cost of activity recognition on the smartphones. We evaluated a variety of feature spaces and a number of classification algorithms from the area of Machine Learning, including Naive Bayes, Decision Trees, Artificial Neural Networks and Support Vector Machine classifiers. A smartphone app that performs activity recognition is being developed to collect data and send them to a server for activity recognition. Using extensive experiments, the performance of various feature spaces has been evaluated. The results showed that the Bayesian Network classifier yields recognition accuracy of 96.21% using four features while requiring fewer computations

Nutzerzentrierte Indoor-Positionierung für smartphonegestützte Fußgängernavigation

Zuverlässige Positionsbestimmung ist eine wichtige Voraussetzung für Navigationssysteme, um am richtigen Ort und zur richtigen Zeit Assistenz leisten zu können. Im Gegensatz zu satellitengestützter Positionierung in Außenbereichen existiert innerhalb von Gebäuden keine ähnlich ubiquitär verfügbare Technologie. Diese Arbeit handelt von der Entwicklung eines Indoor-Positionierungssystems für smartphonebasierte Fußgängernavigation, mit speziellem Fokus auf der Berücksichtigung von realem Nutzerverhalten. Aufbauend auf dem Stand der Technik wird zunächst ein Basis-Positionierungssystem entwickelt, welches mithilfe eines Partikelfilters die Benutzerposition innerhalb eines graphbasierten Umgebungsmodells bestimmt. In zwei Vorstudien erfolgt anschließend unter kontrollierten Bedingungen die Evaluation der grundlegenden Funktionalität sowie mehrerer Erweiterungen zur Anpassung an Benutzereigenschaften. Parallel dazu werden mithilfe der Campus-Navigations-App URwalking Nutzungsdaten erhoben, um das für die Positionsbestimmung relevante Navigationsverhalten der BenutzerInnen unter realistischen Bedingungen zu untersuchen. Die Merkmale der abgerufenen Routen erlauben Rückschlüsse auf die während der Navigation zu erwartenden Benutzeraktivitäten. Eine Studie an einer heuristisch gefilterten Untermenge des Datensatzes (N = 351) gibt unter anderem Aufschluss über vorherrschende Gerätepositionen sowie über Pausen und Unterbrechungen im Navigationsvorgang. Basierend auf diesen Erkenntnissen wird ein Datensatz erhoben, welcher Sensordaten für eine Vielzahl von navigationsrelevanten Aktivitäten und Gerätepositionen enthält. Dieser wiederum dient als Grundlage für das Training von Deep-Learning-Modellen zur Aktivitätserkennung. Nach Integration der Aktivitätserkennungskomponente in das Basissystem wird die Positionierungsgenauigkeit während eines Navigationstasks auf einer für den realen Betrieb repräsentativen Route in einer abschließenden Studie (N = 69) untersucht. Durch geschickte Nutzung der Aktivitätsinformationen und gezielte Berücksichtigung menschlichen Verhaltens während der Navigation bleibt die Positionsverfolgung hier auch ohne externe Infrastruktur längerfristig stabil