Abstract: L. Antsfeld, B. Chidlovskii, D. Borisov (2020)

Proceedings of the 18th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys 2020), 707–708p. (2020) DOI:10.1145/3384419.3430419

Magnetic sensor based indoor positioning by multi-channel deep regression: Poster abstract

Modern smartphones are equipped with built-in magnetometers that capture disturbances of the Earth's magnetic field induced by ferromagnetic objects. In indoor environment, using magnetic field data turns to be a strong alternative to conventional localization techniques as requiring no special infrastructure. We revise the state of the art methods based on landmark classification [5] and propose a novel approach. We represent magnetic data time series as image sequences and compose multi-channel input to a deep neural network. We use four methods, Recurrence plots, Gramian Angular Fields and Markov Transition Fields, to capture different patterns in magnetic data stream. We complete the landmark-based classification with deep regression on the user's position and combine convolutional and recurrent layers in the deep network. We evaluate our methods on the recently published MagPie dataset [3] and show that they outperform the state of the art methods.

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