[發明專利]一種室內WiFi定位方法、裝置及終端設備有效
| 申請號: | 201811488255.1 | 申請日: | 2018-12-06 |
| 公開(公告)號: | CN109699002B | 公開(公告)日: | 2020-05-19 |
| 發明(設計)人: | 曾楊 | 申請(專利權)人: | 深圳市中電數通智慧安全科技股份有限公司 |
| 主分類號: | H04W4/02 | 分類號: | H04W4/02;H04W4/33;H04W64/00 |
| 代理公司: | 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414 | 代理人: | 張全文 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市龍*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 室內 wifi 定位 方法 裝置 終端設備 | ||
1.一種室內WiFi定位方法,其特征在于,包括:
獲取訓練數據集;其中,所述訓練數據集包括設置于目標建筑外圍不同位置的基站發送的WiFi信號強度、位置信息、所述位置信息對應的經度和緯度;
標記不同位置的基站發送的WiFi信號強度,以獲取訓練數據集;
以所述WiFi信號強度為輸入特征,以所述位置信息、所述位置信息對應的經度和緯度為輸出特征,構建深度神經網絡模型;其中,深度神經網絡模型的輸入層數為目標建筑物外圍的基站的數目;
根據所述訓練數據集訓練所述深度神經網絡模型,以獲取室內WIFI定位網絡模型;
獲取目標對象所在地的基站發送的WiFi信號強度并輸入所述室內WIFI定位網絡模型,以獲取所述目標對象的位置信息,所述目標對象的位置信息包括目標對象的水平高度及對應的經度、緯度位置信息。
2.如權利要求1所述的室內WiFi定位方法,其特征在于,獲取訓練數據集,包括:
獲取不同位置的基站發送的WiFi信號強度;
獲取所述不同位置的位置信息以及所述位置信息對應的經度和緯度;
對所述WiFi信號強度、所述位置信息以及所述位置信息對應的經度和緯度進行標記,以獲取訓練數據集。
3.如權利要求2所述的室內WiFi定位方法,其特征在于,對所述WiFi信號強度、所述位置信息以及所述位置信息對應的經度和緯度進行標記,以獲取訓練數據集,包括:
標記所述位置信息以及所述位置信息對應的經度和緯度為Y(Fn,L1,L2);其中,所述Fn表示第n個位置信息,所述L1表示第n個位置的經度,所述L2表示第n個位置的緯度,所述Y表示位置信息的集合;
標記不同位置的基站發送的WiFi信號強度為X(s1,s2,...s8),以獲取訓練數據集;其中,所述n表示位置序號,所述Sn表示第n個位置信息的基站發送的WiFi信號強度,所述X表示WiFi信號強度的集合。
4.如權利要求1所述的室內WiFi定位方法,其特征在于,目標建筑的外圍設置有至少一個基站。
5.如權利要求4所述的室內WiFi定位方法,其特征在于,所述室內WIFI定位網絡模型的輸入層數為所述基站的數目。
6.如權利要求4所述的室內WiFi定位方法,其特征在于,所述室內WIFI定位網絡模型的輸出層數為所述目標建筑中不同位置的數目、所述經度的個數和所述緯度個數之和。
7.一種室內WiFi定位裝置,其特征在于,包括:
獲取模塊,用于獲取訓練數據集;其中,所述訓練數據集包括設置于目標建筑外圍不同位置的基站發送的WiFi信號強度、位置信息、所述位置信息對應的經度和緯度;
標記不同位置的基站發送的WiFi信號強度,以獲取訓練數據集;
構建模塊,用于以所述WiFi信號強度為輸入特征,以所述位置信息、所述位置信息對應的經度和緯度為輸出特征,構建深度神經網絡模型;其中,深度神經網絡模型的輸入層數為目標建筑物外圍的基站的數目;
訓練模塊,用于根據所述訓練數據集訓練所述深度神經網絡模型,以獲取室內WIFI定位網絡模型;
輸入模塊,用于獲取目標對象所在地的基站發送的WiFi信號強度并輸入所述室內WIFI定位網絡模型,以獲取所述目標對象的位置信息,所述目標對象的位置信息包括目標對象的水平高度及對應的經度、緯度位置信息。
8.如權利要求7所述的室內WiFi定位裝置,其特征在于,所述獲取模塊,包括:
第一獲取單元,用于獲取不同位置的基站發送的WiFi信號強度;
第二獲取單元,用于獲取所述不同位置的位置信息以及所述位置信息對應的經度和緯度;
第三獲取單元,用于對所述WiFi信號強度、所述位置信息以及所述位置信息對應的經度和緯度進行標記,以獲取訓練數據集。
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