走在汽車革命的路上論文書籍站
rfid室內定位的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
rfid室內定位的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦石岳峻寫的 智慧旅遊—旅遊多媒體應用：全國第一本「智慧旅遊」入門書(2版) 和靖常峰的 城市運行管理物聯網監測技術及應用都 可以從中找到所需的評價。
另外網站藍芽、RFID、紅外、ZigBee、UWB哪種室內定位技術更好？也說明：WiFi定位技術是採用經驗測試和訊號傳播模型相結合的方式，對已接入的移動裝置進行位置定位，最高精確度大約在1米至20米之間。
這兩本書分別來自五南 和科學所出版 。
銘傳大學 資訊傳播工程學系碩士班 葉生正所指導 陳示珮的 結合RFID技術之Wi-Fi室內定位系統研究 -以電纜廠的自動化管理為例 （2020），提出rfid室內定位關鍵因素是什麼，來自於Wi-Fi、RFID、室內定位、Fingerprinting、MySQL。
而第二篇論文國立陽明交通大學 生物醫學工程學系 朱唯勤所指導 廖俊翔的 利用多重限制性演算法建構低功耗藍牙室內定位系統 （2020），提出因為有 物聯網、LANDMARC、室內定位系統、低功耗藍牙4.0、訊號接收強度的重點而找出了 rfid室內定位的解答。
最後網站基于RFID 和DR 技术的室内组合定位技术 - 上海大学学报(自然 ...則補充：摘要： 无线射频识别(radio frequency identification, RFID)技术应用于室内定位时, 易受周围环境影响, 出现电子标签信号强度弱、无法读取、定位精度降低甚至无法进行 ...
智慧旅遊—旅遊多媒體應用：全國第一本「智慧旅遊」入門書(2版)
為了解決rfid室內定位 的問題，作者石岳峻 這樣論述：
全國第一本「智慧旅遊」入門書。 包括智慧旅遊與資通訊科技、虛擬實境、電子地圖、遊程規劃與推薦系統、行動裝置與應用程式、全球定位系統、擴增實境、影音後製……等。 在資訊發達的現今，觀光旅遊早已擺脫傳統紙本或僅宥限於電腦規劃旅遊行程的模式。如何善用各種資訊、通訊軟體及技術，不僅是出團的旅行社、帶團的領隊導遊，甚至是安排出遊的旅客等，無論是利用各種行動裝置、載具（包括智慧型手機、平板、筆電、AR），無論是訂房、訂票……，都能因此獲得快速、即時的便利性，讓旅行帶來的效益及滿意程度達到最大化。 本書從旅遊三階段，即旅遊前、旅遊中、旅遊後，分別闡述資訊及通訊科技如
何與此旅遊三階段做緊密的結合。 全書十五章，包括智慧旅遊與資通訊科技、搜尋引擎與用戶原創內容、雲端運算的基本概念與其應用服務、虛擬實境、電子地圖、遊程規劃與推薦系統、行動條碼、無線射頻標籤與近場通訊、無線網路、行動裝置與應用程式、全球定位系統、擴增實境、數位攝影、全景圖、影音後製等。 期將完整完備的智慧及資訊、通訊技術與旅遊的結合運用知識藉此呈現，無論是教學、學習，都可呼應現代人手一機、多機的多元現況，打造聰明、客製化的旅遊體驗。
結合RFID技術之Wi-Fi室內定位系統研究 -以電纜廠的自動化管理為例
為了解決rfid室內定位 的問題，作者陳示珮 這樣論述：
傳統的電纜廠在追蹤貨品時，皆需依靠人力才能夠完成，隨著產量的增加，工廠管控貨物的難度提升，為了幫助電纜廠能有效的掌握廠區內的物品，因此本研究將以電纜廠的自動化管理為例，採用Wi-Fi 結合RFID（Radio Frequency Identification）技術的方式進行堆高機與電纜軸的定位與管理。Wi-Fi 訊號容易取得的特性， 讓訊號紋比對法（Fingerprinting）成為一種常見的室內定位方法，但如單純使用Wi-Fi 訊號強度進行定位，訊號容易因為室內可變動與不可變動的物體產生折射或反射等現象，導致定位精確度有所誤差。因此本研究提出一項能夠改善此問題的方法，利用RFID Tag
作為地標(Landmark)來進行Wi-Fi 訊號強度的補償並縮小訊號紋的比對範圍，再透過KNN(k-nearest neighbors)演算法進行位置結果的判斷，藉此改善定位精確度並完成管理系統的開發，以實現電纜廠的自動化管理之目標。根據本研究結果顯示，最佳定位結果為平均誤差0.94 公尺，且與單純使用Wi-Fi 的方式相比，其錯誤率有效降低了79%。
城市運行管理物聯網監測技術及應用
為了解決rfid室內定位 的問題，作者靖常峰 這樣論述：
集成現代城市空間資訊技術服務城市精細管理，實現城市管理物件的資訊採集、知識挖掘和決策支援，是提高城市管理智慧化和精細化水準的主要資訊化手段之一。《城市運行管理物聯網監測技術及應用》從新時期現代城市精細化管理理念入題，融合城市管理理論、網格化管理模式、地理學理論等，從城市系統論等理論基礎導入城市運行管理的理論研究，系統闡述城市運行管理物聯網監測的相關概念、內涵及相互關係；緊跟技術發展趨勢引入物聯網技術，以城市運行管理業務為應用依託，講述了物聯網資料獲取、處理、空間技術集成等技術體系；以城市運行物聯網監測平臺為示範，實現了理論與技術在城市運行管理中的應用。 《城市運行管理物聯網監測技術及應用》理
論與技術結合、結構清晰，適合作為地理資訊系統專業或相關專業本科生、研究生教材；同時《城市運行管理物聯網監測技術及應用》引入了部分實踐案例，探索了新的應用模式，因此該書也可供城市管理、城市規劃等相關業務，以及從事GIS資料管理與分析的企業等相關人員閱讀參考。 前言 第1章 物聯網與城市管理 1．1 物聯網概述 1．1．1 基本定義 1．1．2 物聯網的發展 1．1．3 物聯網基本特徵 1．2 物聯網體系結構 1．2．1 網路結構 1．2．2 技術體系 1．2．3 標準體系 1．3 物聯網國內外研究現狀 1．3．1 國外物聯網發展現狀 1．3．2 國內物聯網發展現狀 1．4
物聯網在城市管理中的應用 1．4．1 在智慧城市中的應用模式 1．4．2 物聯網在城市中的應用 1．4．3 物聯網在智慧城管中的應用 參考文獻 第2章 空間感知定位技術 2．1 空間定位研究概述 2．1．1 基於RFID的空間定位研究現狀 2．1．2 基於圖像的視覺定位研究現狀 2．2 基於RFID與GNSS的協同定位技術 2．2．1 三點定位原理 2．2．2 多點定位原理 2．2．3 協同定位流程及實現 2．2．4 協同定位演算法優化 2．2．5 基於RFID與GNSS的協同定位應用實例 2．3 基於街景影像的定位技術 2．3．1 基於視覺技術的街景影像定位演算法 2．3．2 顧及地理未知
的特徵匹配優化 2．3．3 城市街景視覺定位技術實現及實例 參考文獻 第3章 物聯網資料獲取與處理的技術與實現 3．1 物聯網資料概述 3．1．1 物聯網感測器 3．1．2 物聯網資料組成 3．1．3 物聯網資料特性 3．1．4 物聯網資料管理技術 3．1．5 典型城市物聯網資料 3．2 物聯網協議框架 3．2．1 物聯網協定架構 3．2．2 物聯網通信協定 3．2．3 MQTT通信協議 3．2．4 CoAP通信協議 3．3 物聯網採集技術 3．3．1 感測器採集資料模型 3．3．2 異構資料接入技術 3．3．3 主流的物聯網資料獲取平臺 3．3．4 降水監測計資料獲取系統實例 3．4 物聯
網資料清洗技術 3．4．1 物聯網資料預處理技術 3．4．2 數據清洗策略 3．4．3 資料清洗演算法 3．4．4 城市降水資料清洗實例 3．5 城市運行物聯網資料綜合採集與處理 3．5．1 雪雨水即時監測預警技術 3．5．2 基於二維碼的便民設施公眾參與監管 3．5．3 室內環境感測器資料獲取分析 參考文獻 第4章 物聯網和GIS集成的資料分析 4．1 空間資訊技術 4．1．1 層次分析法 4．1．2 模糊綜合評價法 4．1．3 空間核密度分析 4．1．4 重力模型 4．1．5 空間自相關 4．2 物聯網感測器部署空間優化分析 4．2．1 智慧空間優化模型 4．2．2 基於GIS的空間優化
模型 4．2．3 基於GIS的雨量監測計優化部署應用分析 4．3 城市管理案件關聯性分析 4．3．1 資料來源 4．3．2 研究方法 4．3．3 城管案件空間聚類分析 4．3．4 城管案件核密度分析 參考文獻 第5章 城市運行管理物聯網平臺 5．1 物聯網平臺架構技術 5．1．1 SOA架構技術 5．1．2 Web Services技術 5．1．3 中介軟體技術 5．2 城管物聯網項目概述 5．2．1 建設意義 5．2．2 建設目標 5．2．3 建設內容 城市精細化管理是面向我國城鎮化進程加速及城市規模化發展中實現城市可持續發展的主要指導方針。政府及社會日益關注利用新型資
訊化技術實現城市可持續發展，對城市運行管理中的管理物件及資訊即時監測成為城市精細化管理的重點和熱點。以測繪及GIS技術為代表的空間資訊技術早已在城市各細分行業得到了廣泛應用，同時物聯網技術也逐漸得到了相關應用的實踐驗證。集成物聯網技術、GIS技術等應用於城市運行管理不僅能滿足城市管理業務的發展需要，也探索了物聯網城市運行監測的理論框架和技術體系。 本書以城市精細化管理理念入題，講述了城市精細化管理涉及的網格化管理概念、物聯網基礎、地理學等理論基礎；總結了作者團隊多年的科研成果和應用實踐，以空間位置服務技術、物聯網技術、空間資訊技術為核心闡述了城市運行精細化管理所需要的現代空間資訊技術體系；最
後，作者結合城市精細化管理業務需求，集成城市空間資訊技術講述了城市運行管理物聯網平臺的技術架構、技術實現和應用示範。 本書對基於物聯網和空間資訊技術的城市運行精細化管理的理論基礎、關鍵技術、應用模式、實踐示範分步闡述。全書分為5章。第1章從物聯網基本概念、特徵、體系結構分別講述其理論和技術基礎，探索和總結了物聯網技術在城市管理中的應用框架模式，並簡述了在市政設施監測管理中的部分應用；第2章重點講述了城市運行精細化管理中的核心技術，即空間感知定位技術；第3章介紹物聯網資料獲取與預處理的相關理論和關鍵技術；第4章闡述了物聯網與空間資訊技術的集成模式及應用；第5章介紹了作者團隊研製的城市運行管理物
聯網監測平臺。 本項研究及本書出版得到了國家自然科學基金、北京市自然科學基金、北京市未來城市設計高精尖中心、北京建築大學的共同資助。十分感謝研究團隊教師及學生們的支持和幫助，正是他們的辛勤付出為本書稿積累了豐富的技術和應用案例，特別感謝研究生董夢、朱豔麗、伏家雲、劉思君、王守慶、王劍為本書所做的實驗工作與校對工作。作者衷心感謝科學出版社對本書出版的大力支持；向本書引用文獻的作者表示衷心感謝。 由於作者水準有限，書中難免存在不妥之處，敬請讀者批評指正。
利用多重限制性演算法建構低功耗藍牙室內定位系統
為了解決rfid室內定位 的問題，作者廖俊翔 這樣論述：
隨著物聯網時代來臨，帶動周圍產業鏈的發展，數據對物聯網來說是價值核心，但是這些數據中和定位習習相關，因此可預期室內定位將會有很大的發展。LANDMARC系統始終存在一個問題，常常會取錯參考標籤而造成定位精準度下降。另外，低功耗藍牙4.0主要是仰賴無線訊號傳遞去做定位，但會因訊號屏蔽和衰減而影響定位精準，基於這兩原因，後人會針對室內定位系統上的缺失去做改良，以提升定位精準度。本研究分為四步驟，第一步為Choice，經由訊號接收強度值與距離關係圖中得知訊號接收強度值在多少範圍內是可參考，目的是排除範圍外標籤；再進入第二步驟Pairing，經由配對確認參考標籤傳回訊號接收強度值是否為假訊號；第三步
為Shape，在選取的五個參考標籤點中任取四點構成四邊形，以最小四邊形做最後追蹤標籤的預測範圍；最後進入Weighting，將取得的四個參考標籤和訊號接收強度值做權重運算，計算所在位置。實驗結果在空曠環境下之平均定位誤差約1.49±0.77m，而定位結果資料中，有34%定位誤差在1m內，53%定位誤差在1m~2.5m，定位誤差超過2.5m只有12%。