[發(fā)明專利]GNSS終端在高架上或高架下的檢測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810554084.1
• 申請日: 2018-05-30
• 公開（公告）號: CN108802769B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉克強(qiáng)
• 申請（專利權(quán)）人: 千尋位置網(wǎng)絡(luò)有限公司
• 主分類號: G01S19/23
• 分類號: G01S19/23
• 代理公司: 北京東方億思知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11258
• 代理人: 趙秀芹

1.一種GNSS終端在高架上或高架下的檢測方法，其特征在于，包括將獲取的GNSS終端的觀測特征值輸入隨機(jī)森林模型，所述的隨機(jī)森林模型依據(jù)所述的觀測特征值給出1個(gè)以上決策結(jié)果，按GNSS終端在高架上或GNSS終端在高架下對決策結(jié)果進(jìn)行分類，占比50％以上的決策結(jié)果作為隨機(jī)森林模型給出GNSS終端在高架上或高架下的判斷結(jié)果；

所述的決策結(jié)果包括GNSS終端在高架上或GNSS終端在高架下的信息；

所述的特征值包括WGS84經(jīng)度、WGS84緯度、GNSS高程、方位角、衛(wèi)星數(shù)、北向速度、東向速度、地向速度、北向位置誤差標(biāo)準(zhǔn)差、東向位置誤差標(biāo)準(zhǔn)差、地向位置誤差標(biāo)準(zhǔn)差、北向速度誤差標(biāo)準(zhǔn)差、東向速度誤差標(biāo)準(zhǔn)差、地向速度誤差標(biāo)準(zhǔn)差、幾何精度因子、三維定位模糊度和二維定位模糊度之任意幾種。

2.如權(quán)利要求1所述的一種GNSS終端在高架上或高架下的檢測方法，其特征在于，所述檢測方法還包括模型應(yīng)用階段，在模型應(yīng)用階段，利用GNSS模塊提供的觀測數(shù)據(jù)提取特征，并利用所述特征和隨機(jī)森林模型來識別高架上/下的狀態(tài)。

3.如權(quán)利要求2所述的一種GNSS終端在高架上或高架下的檢測方法，其特征在于，在模型應(yīng)用階段中，將特征值作為輸入，輸入至隨機(jī)森林模型中。

4.如權(quán)利要求3所述的一種GNSS終端在高架上或高架下的檢測方法，其特征在于，所述隨機(jī)森林模型由不同的樣本和特征組合學(xué)習(xí)出的n個(gè)決策樹組成，n至少為2。

5.如權(quán)利要求4所述的一種GNSS終端在高架上或高架下的檢測方法，其特征在于，將最優(yōu)特征值輸入后得到n個(gè)不同的高架上/下分辨結(jié)果，再對n個(gè)高架上/下分辨結(jié)果進(jìn)行簡單投票，即統(tǒng)計(jì)結(jié)果中占比50％以上的決策結(jié)果作為最終高架上/下狀態(tài)的輸出。

6.一種GNSS終端在高架上或高架下的檢測裝置，其特征在于，所述檢測裝置包括：

GNSS模塊，用于提供觀測數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征提取獲取GNSS終端的觀測特征值；

決策結(jié)果生成模塊，用于將觀測特征值輸入隨機(jī)森林模型，所述隨機(jī)森林模型依據(jù)觀測特征值給出1個(gè)以上決策結(jié)果；

高架上/下判定模塊，基于GNSS終端在高架上或GNSS終端在高架下對決策結(jié)果進(jìn)行分類，占比50％以上的決策結(jié)果作為隨機(jī)森林模型給出GNSS終端在高架上或高架下的判斷結(jié)果。

7.如權(quán)利要求6所述的一種GNSS終端在高架上或高架下的檢測裝置，其特征在于，所述的決策結(jié)果包括GNSS終端在高架上或GNSS終端在高架下的信息；

所述的特征值包括WGS84經(jīng)度、WGS84緯度、GNSS高程、方位角、衛(wèi)星數(shù)、北向速度、東向速度、地向速度、北向位置誤差標(biāo)準(zhǔn)差、東向位置誤差標(biāo)準(zhǔn)差、地向位置誤差標(biāo)準(zhǔn)差、北向速度誤差標(biāo)準(zhǔn)差、東向速度誤差標(biāo)準(zhǔn)差、地向速度誤差標(biāo)準(zhǔn)差、幾何精度因子、三維定位模糊度和二維定位模糊度之任意幾種。

8.一種隨機(jī)森林模型學(xué)習(xí)方法，應(yīng)用于如權(quán)利要求1所述的檢測方法中，其特征在于，收集GNSS終端在高架上和GNSS終端在高架下的觀測數(shù)據(jù)并標(biāo)記高架上、下真值作為一個(gè)數(shù)據(jù)集，采用“自助采樣”的方法，產(chǎn)生1組以上的抽樣數(shù)據(jù)集，利用各組抽樣數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)產(chǎn)生各個(gè)決策樹，在各個(gè)決策樹分裂度量中選擇最優(yōu)特征的特征備選集為全部特征的子集。

9.如權(quán)利要求8所述的一種模型學(xué)習(xí)方法，其特征在于，所述的決策結(jié)果包括GNSS終端在高架上或GNSS終端在高架下的信息；

所述的特征值包括WGS84經(jīng)度、WGS84緯度、GNSS高程、方位角、衛(wèi)星數(shù)、北向速度、東向速度、地向速度、北向位置誤差標(biāo)準(zhǔn)差、東向位置誤差標(biāo)準(zhǔn)差、地向位置誤差標(biāo)準(zhǔn)差、北向速度誤差標(biāo)準(zhǔn)差、東向速度誤差標(biāo)準(zhǔn)差、地向速度誤差標(biāo)準(zhǔn)差、幾何精度因子、三維定位模糊度和二維定位模糊度之任意幾種。

10.一種APP應(yīng)用終端，其特征在于，所述APP應(yīng)用終端采用如權(quán)利要求1-5中任意一項(xiàng)權(quán)利要求所述的GNSS終端在高架上或高架下的檢測方法。