Определение местоположения людей по Wi‑Fi с учётом BIM‑данных
Исследователи проверили, насколько точно можно локализовать людей в помещениях, используя Wi‑Fi‑трекинг, дополненный BIM‑моделями и данными о загрузке помещений.
В статье на Habr ML авторы описали эксперимент по определению местоположения людей в реальном здании с помощью обычных Wi‑Fi‑точек доступа. Команда разместила в офисе 12 роутеров, собрав более 1 000 000 измерений RSSI от смартфонов сотрудников в течение недели. Затем полученные сигналы были сопоставлены с 3‑D‑моделью здания, построенной в BIM‑системе, и с данными о планируемом использовании помещений (рабочие зоны, конференц‑залы, зоны отдыха).
Для локализации использовался гибридный подход: сначала классический метод трилатерации, а затем нейронная сеть, обученная на метках, полученных из BIM‑модели. Результаты показали среднюю ошибку позиционирования 1,2 м при учёте только Wi‑Fi, и 0,6 м после интеграции BIM‑данных и информации о плотности людей. При этом в зонах с высокой загрузкой (конференц‑залы) точность улучшилась до 0,4 м.
Авторы также проанализировали влияние количества точек доступа: при уменьшении их числа до 6 ошибка выросла до 1,8 м, а при 8 точках – до 1,0 м. Кроме того, они обсудили вопросы конфиденциальности и предложили анонимизировать MAC‑адреса в реальном времени.
Полный текст статьи доступен по ссылке: https://habr.com/ru/articles/1072214/
Для разработчиков умных зданий это открывает путь к более точному контролю за потоками людей без установки дорогих датчиков. Интеграция Wi‑Fi с BIM‑моделями может стать базой для систем оптимизации энергопотребления и безопасности, однако необходимо продумать анонимизацию данных, чтобы избежать проблем с конфиденциальностью.
