Drift Detection e Machine Learning para Sistemas de Localização indoor RFID em Ambientes Dinâmicos - Gomes, Eduardo L.; Fonseca, Mauro; Lazzaretti, André; Guerber, Carlos R.; Munaretto, Anelise (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2021: Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2021)
A localização de objetos em ambientes internos e dinâmicos é uma tarefa desaﬁadora, pois além da presença de materiais reﬂexivos e excesso de obstáculos, a posição dos objetos são alteradas constantemente. Para contornar tais problemas, nós propomos o uso da tecnologia RFID e métodos de aprendizagem de máquina em conjunto com técnicas de Drift Detection para a construção de sistemas de localização indoor. A principal contribuição deste artigo é a proposta de um sistema de localização RFID de alta precisão (5 cm) para ambientes onde há mudanças incrementais na posição dos objetos. O resultado obtido com a utilização de técnicas de Drift Detection permitiu ao sistema manter acurácia acima de 96.90% ao longo das 110.000 instâncias.