FANGWEN YU
Map++：一种自动地图语义识别的众包感知系统
Map++：一种自动地图语义识别的众包感知系统
Map++: A Crowd-sensing System for Automatic Map Semantics Identification
商业的或免费的数字地图服务已经成为我们日常生活中很重要的一部分。这些服务还存在更大的改进空间，比如通过丰富的语义信息来增强它的功能。本文中作者提出了一种Map++系统，能够利用标准的手机传感器以众包感知的方式用不同的道路语义信息丰富数字地图，比如隧道、颠簸路段、桥、人行桥、人行横道和道路容量等。通过分析可知，人们在乘车或行走过程中所携带的手机传感器特征受不同道路特征的影响，因此，可以从中挖掘扩展免费和商业制图服务中的要素。作者设计实现了一套Map++并在大城市中进行了评估。评估结果表明，Map++在行人乘车或行走过程中的检测不同语义精度分别为：错报率（False Positive Rate） 3%、漏报率(False Negative Rate)6%。
Abstract Digital maps have become a part of our daily life with a number of commercial …
室内众包的力量：众包室内3D地图
室内众包的力量：众包室内3D地图
The Power of Indoor Crowd: Indoor 3D Maps from the Crowd
近年来，随着基于智能手机的标记技术的发展，目前智能手机上都配有高分辨率的相机和多种微电子传感器，这使得人们开发一些新的移动应用成为可能。在本文中，作者解决了从众包图片中重建室内大规模3D模型的关键问题。作者设计实现了一套IndoorCrowd系统，即支持重建大规模室内3D场景的智能手机增强众包系统。IndoorCrowd填补了当前基于云的3D重建系统的空白，它能够在移动端捕获到满足室内大规模3D重建需求的高质量图片，同时在云服务端部署了自动基于图片的3D重建管道，能够从图片和传感器数据中生成3D模型。此外，作者还提供了一种直观的在线注释工具能够方便的对图片进行标记处理。这些标记信息与传感器信息相结合能够很大程度上减少IndoorCrowd的处理时间。
Abstract—Remarkable progress was made with smartphones in the last few years. Modern smartphones are now equipped with high-resolution …
面向室内多房间结构的有效移动制图方法
面向室内多房间结构的有效移动制图方法
Effective Mobile Mapping of Multi-Room Indoor Structures
本文中作者设计了一种系统，能够简易的构建室内场景并自动生成楼层平面图，可缩放其尺寸（scale to their metric dimensions）。所提出的方法利用手机中包含的仪器（如加速度计、地磁仪、相机等）管理室内场景，而不需要受Manhattan World assumption的约束。该方法不需要经过特别的训练或设备，就能够生成精确的2D楼层平面图和3D场景表达模型，能够满足仿真和交互应用的需求。
Abstract：The authors present a system to easily capture building interiors and automatically generate floor plans scaled to their metric …
MapGENIE: 基于众包数据的增强语法室内地图构建方法
MapGENIE: 基于众包数据的增强语法室内地图构建方法
MapGENIE：Grammar-enhanced Indoor Map Construction from Crowd-sourced Data
位置服务在室外环境中已得到了广泛应用，但在室内环境中还不可用。主要有两个方面的原因：第一，没有支持移动设备的现成的室内定位系统；第二，在大部分建筑中缺乏面向公众的室内地图数据。同时，存在大量的劳力成本，使得有效的创建室内地图仍然面临许多挑战。
作者提出的MapGENIE方法解决了室内制图的问题，即通过搜集室内建筑环境中行人的运动轨迹自动的构建室内地图。由于通过行人移动设备从后台搜集轨迹数据，避免了传统室内制图过程中花费大量的劳力成本，同时能够提高室内地图的有效性。为了改进地图构建过程，MapGENIE利用建筑物内部信息并通过语法编码建筑结构信息。该方法在室内制图过程中仅需要小量的轨迹数据而不需要用户的参与。
为了测试MapGENIE的性能，作者实现了一套基于Android的系统，通过志愿者用绑在脚上的IMU搜集轨迹数据。与单纯的基于轨迹的方法相比，利用语法的方法能够识别出建筑物中四倍的房间数，同时在检测到房间的大小时错误率也更低。
Abstract-While location-based services are already well established in outdoor scenarios, …
夜读——思想的力量（三）
夜读——思想的力量（三）
今日文摘，来自《The Master Key System 硅谷禁书》。
心态的平和，内心的平静，会使我们的生活和工作变得更加顺利，也会使我们的人生境遇变得更加顺畅。外在的客观世界就是我们内心世界的反映，专注于"和谐"，意味着排除一切杂念，完全的、彻底的专注。
确定一个具体的目标的意识，以及执行目标的意志力，并使它付诸实践。当这个法则畅通无阻的运行，你将发现你所寻求的东西会主动找上门来，一切会喜出望外、尽如人意。
人类的思想本身控制着人的任何行为。
决定人一生的便是他的思想，所以人的思想在生命过程中的映射即是这一生的写照。
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CIMLoc: 面向定位的众包室内地图构建系统
CIMLoc: 面向定位的众包室内地图构建系统
CIMLoc: A crowdsourcing indoor digital map construction system for localization
室内地图作为许多室内定位导航系统的重要基础，在有些室内环境中有时很难获得。由于缺少室内地图数据以及手动构建室内地图的成本较高，因此急需一种廉价、高效的自动构建室内地图的方法。随着具有多传感器的移动设备的普及，我们可以低成本的通过众包用户轨迹自动的构建室内地图。与其他众包数据一样，搜集的用户轨迹往往包含噪声和低保真度（low fidelity），这对构建精确的地图带了了很大挑战。为了解决这个问题，作者提出了一种CIMLoc，即面向定位的众包室内地图系统。通过利用从不同移动设备搜集的真实轨迹数据对这个系统进行了评估。通过真实地图与所构建的地图来计算定位结果误差，进而量化构建地图的误差。实验结果表明，CIMLoc能够构建出精确的地图，可以有效的提高定位结果。CIMLoc能够在室内地图不可用的环境中提供一种有效的室内定位解决方案。
Abstract—Indoor maps, as crucial prerequisites for many indoor localization and navigation systems, are sometimes inaccessible. The absence of an indoor map …
ALIMC: 基于活动地标的众包室内制图方法
ALIMC: 基于活动地标的众包室内制图方法
ALIMC: Activity Landmark-Based Indoor Mapping via Crowdsourcing
室内地图是行人导航系统中不可或缺的，也是智能交通系统的重要要素。本文中，作者提出了一种ALIMC，即基于活动地标的众包室内制图系统。 ALIMC能够通过智能手机所收集的众包数据构建匿名建筑的室内地图，而不需要任何先验知识。ALIMC利用节点关系模型抽象的表达室内地图，其中路径通过边表示，路径的交点用节点表示，比如角落、电梯、楼梯等。当行人经过这些节点时会产生相关的活动，而智能手机能够捕获到这些活动。检测到活动之后，ALIMIC能够从众包数据中提取出活动地标并且将活动地标聚簇成不同的簇，每一个簇就作为室内地图的一个节点。然后ALIMC能够估计出所有节点之间的距离并将其记录在距离矩阵中。在距离矩阵基础上，ALIMC能够通过一种多维尺度技术(Multidimensional Scaling Technique）生成一种相对的室内地图。最后， ALIMC基于若干个参考点将相对室内地图转为城一种绝对地图。为了评估ALIMC，作者在办公楼中实现了ALIMC。实验结果表明，80%情况下室内制图的精度约为0.8-1.5米。
Abstract—Indoor maps are integral to pedestrian navigation systems, an essential element of intelligent transportation systems (ITS). In this paper, we propose ALIMC, i.e., Activity …