![](/images/graphics-bg.png)
Discovering Human Presence Activities with Smartphones Using Nonintrusive Wi-Fi Sniffer Sensors : The Big Data Prospective
المؤلفون المشاركون
Li, Bo
Zhang, Jiadi
Qin, Weijun
Sun, Li Min
المصدر
International Journal of Distributed Sensor Networks
العدد
المجلد 2013، العدد - (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-12-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
هندسة الاتصالات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
With the explosive growth and wide-spread use of smartphones with Wi-Fi enabled, people are used to accessing the internet through Wi-Fi network interfaces of smartphones.
Smartphones periodically transmit Wi-Fi messages, even when not connected to a network.
In this paper, we describe the Mo-Fi system which monitors and aggregates large numbers of continuous Wi-Fi message transmissions from nearby smartphones in the area of interest using nonintrusive Wi-Fi sniffer sensors.
In this paper, we propose an optimized Wi-Fi channel detection and selection method to switch the best channels automatically to aggregate the Wi-Fi messages based on channel data transmission weights and human presence activity classification method based on the features of human dwell duration sequences in order to evaluate the user engagement index.
By deploying in the real-world office environment, we found that the performance of Wi-Fi messages aggregation of CAOCA and CACFA algorithms is over 3.8 times higher than the worst channel of FCA algorithms and about 76% of the best channel of FCA algorithms, and the human presence detection rate reached 87.4%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qin, Weijun& Zhang, Jiadi& Li, Bo& Sun, Li Min. 2013. Discovering Human Presence Activities with Smartphones Using Nonintrusive Wi-Fi Sniffer Sensors : The Big Data Prospective. International Journal of Distributed Sensor Networks،Vol. 2013, no. -, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508835
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qin, Weijun…[et al.]. Discovering Human Presence Activities with Smartphones Using Nonintrusive Wi-Fi Sniffer Sensors : The Big Data Prospective. International Journal of Distributed Sensor Networks Vol. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508835
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qin, Weijun& Zhang, Jiadi& Li, Bo& Sun, Li Min. Discovering Human Presence Activities with Smartphones Using Nonintrusive Wi-Fi Sniffer Sensors : The Big Data Prospective. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2013. Vol. 2013, no. -, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508835
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-508835
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)