Caractérisation automatique des lieux par crowdsensing opportuniste utilisant des smartphones

Les approches automatisées et évolutives pour comprendre la sémantique des lieux sont essentielles pour améliorer à la fois les services mobiles existants et émergents. Dans cet article, nous présentons CSP, un cadre qui exploite une ressource auparavant inexploitable - des images et des extraits audio capturés de manière opportuniste par des smartphones - pour lier les visites de lieux avec des catégories de lieux (par exemple, magasin, restaurant). CSP combine des signaux basés sur la localisation et les trajectoires des utilisateurs (en utilisant WiFi/GPS) avec divers "indices" visuels et audio sur les lieux extraits des données de capteurs opportunistes. Les indices de lieu incluent des mots prononcés par les gens, des textes écrits sur des panneaux ou des objets reconnus dans l'environnement. Nous évaluons CSP avec une expérience de sept semaines impliquant 36 utilisateurs et 1 241 lieux dans cinq localités à travers le monde. Nos résultats montrent que CSP peut classer les lieux en diverses catégories avec une précision globale de 69 %, surpassant les solutions alternatives actuellement disponibles.