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https://hdl.handle.net/20.500.12008/30375
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Lezama, Facundo | - |
dc.contributor.author | García González, Gastón | - |
dc.contributor.author | Larroca, Federico | - |
dc.contributor.author | Capdehourat, Germán | - |
dc.date.accessioned | 2021-12-08T16:45:17Z | - |
dc.date.available | 2021-12-08T16:45:17Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.citation | Lezama, F., García González, G., Larroca, F. y otros. Indoor localization using graph neural networks [en línea]. EN: IEEE URUCON 2021, Montevideo, Uruguay, 24-26 nov. 2021, 4 p. | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12008/30375 | - |
dc.description.abstract | The topic of indoor localization is very relevant today as it provides solutions in different applications (e.g. shopping malls or museums). We consider here the so-called Wi-Fi fingerprinting approach, where RSSI measurements from the access points are used to locate the device into certain predefined areas. Typically, this mapping from measurements to area is obtained by training a machine learning algorithm. However, traditional techniques do not take into account the underlying geometry of the problem. We thus investigate here a novel approach : using machine learning techniques in graphs, in particular Graph Neural Networks. We propose a way to construct the graph using only the RSSI measurements (and not the floor plan) and evaluate the resulting algorithm on two real datasets. The results are very encouraging, showing a better performance than existing methods, in some cases even using a much smaller amount of training data. | en |
dc.format.extent | 4 p. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | en | es |
dc.publisher | IEEE | es |
dc.relation.ispartof | IEEE URUCON 2021, Montevideo, Uruguay, 24-26 nov. 2021, pp. 1-4. | es |
dc.rights | Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014) | es |
dc.subject | Localization | es |
dc.subject | Graphs | en |
dc.subject | GNN | en |
dc.title | Indoor localization using graph neural networks. | en |
dc.type | Ponencia | es |
dc.contributor.filiacion | Lezama Facundo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
dc.contributor.filiacion | García González Gastón, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
dc.contributor.filiacion | Larroca Federico, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
dc.contributor.filiacion | Capdehourat Germán, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
dc.rights.licence | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) | es |
Aparece en las colecciones: | Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica |
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