[發明專利]一種基于SSD目標檢測的RSSI更新的室內定位方法

有效

• 申請號: 202011005852.1
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112135246B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 葛敏婕;唐健喬
• 申請（專利權）人: 中科芯集成電路有限公司
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W4/021;H04W4/029;H04W4/33;H04W4/80;H04W64/00;G01S11/06;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/084
• 代理公司: 無錫派爾特知識產權代理事務所(普通合伙) 32340
• 代理人: 楊立秋

本發明公開一種基于SSD目標檢測的RSSI更新的室內定位方法，屬于通信定位領域。在定位場地部署N個藍牙網關，并獲取其坐標；采集N個藍牙網關對定位標簽的藍牙信號RSSI值和身份ID發送至服務器；攝像頭拍攝含有定位標簽的區域實時照片，并將照片和區域中的定位標簽發送至服務器；根據模型d＝10supgt;(ABS(RSSI)?A)/(10*n)/supgt;，分別計算每個藍牙基站與定位標簽的距離d；其中A指發射端和接收端相隔1米時的信號強度；n是基于SSD的目標檢測給出的環境衰減因子；采用兩重濾波和三點時域加權定位算法計算出定位標簽的坐標；將坐標送給Web顯示端，顯示定位標簽的位置和軌跡。

技術領域

本發明涉及通信定位技術領域，特別涉及一種基于SSD目標檢測的RSSI更新的室內定位方法。

背景技術

藍牙信號強度RSSI值(Received?Signal?Strength?Indication，接收信號強度指示)非常容易受到干擾，尤其是復雜的室內環境，比如各種物品遮擋、墻體等的多徑干擾和走動的人群，都會使所計算的距離與實際距離值產生極大的偏差。

一般基于RSSI的測距算法往往是事先測量發射端和接收端相隔1米時的信號強度得到參數A，預先設置好不同測量點通過RSSI與距離的數值擬合曲線得到參數n。而這種做法在環境不變的情況下所計算的距離和實際距離誤差不大，但一旦環境產生變化，誤差將會迅速增大。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于SSD目標檢測的RSSI更新的室內定位方法，以解決背景技術中的問題。

為解決上述技術問題，本發明提供了一種基于SSD目標檢測的RSSI更新的室內定位方法，包括：

在定位場地部署N個藍牙網關，并獲取其坐標；

采集N個藍牙網關對定位標簽的藍牙信號RSSI值和身份ID發送至服務器；

攝像頭拍攝含有定位標簽的區域實時照片，并將照片和區域中的定位標簽發送至服務器；

根據測距模型d＝10^{(ABS(RSSI)-A)/(10*n)}，分別計算每個藍牙基站與定位標簽的距離d；其中A指發射端和接收端相隔1米時的信號強度；n是基于SSD的目標檢測給出的環境衰減因子；

采用兩重濾波和三點時域加權定位算法計算出定位標簽的坐標；

將坐標送給Web顯示端，顯示定位標簽的位置和軌跡。

可選的，基于SSD的目標檢測給出環境衰減因子具體為：基于深度學習的SSD目標檢測算法，對不同的環境進行檢測從而設置不同的環境衰減因子n，包括：

采用InteriorNet的室內場景數據集，針對此數據集，增加環境衰減因子標簽；

將檢測數據集劃分為三個部分：訓練集、測試集和驗證集；

搭建Tensorflow深度學習框架進行SSD室內場景檢測模型的訓練與測試；

SSD的損失函數L(x,c,l,g)定義為預測位置誤差L_loc與類別置信度誤差L_conf的加權和：

其中，N為匹配的默認框個數，x為匹配的默認框是否屬于某個類別，l為預測框，g為真實目標框，c為被默認框包圍的目標屬于某類別的置信度，α代表權重項，設置為1；

預測位置損失函數L_loc(x,l,g)的計算方式如式(1.2)和式(1.3)所示：