[發(fā)明專利]場(chǎng)景標(biāo)識(shí)生成方法、定位方法、裝置及電子設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111508534.1
• 申請(qǐng)日: 2021-12-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113905438B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-03-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): H04W64/00
• 分類號(hào): H04W64/00;H04W24/08;H04W84/06
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 譚英強(qiáng);葉恩華

1.一種場(chǎng)景標(biāo)識(shí)生成方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)對(duì)象在多個(gè)樣本時(shí)間點(diǎn)掃描到的衛(wèi)星信號(hào)的第一質(zhì)量參數(shù)；

確定所述衛(wèi)星信號(hào)在多個(gè)所述樣本時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間段中的第二質(zhì)量參數(shù)；

當(dāng)所述第二質(zhì)量參數(shù)大于或者等于第一閾值，對(duì)多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行混合正態(tài)分布的擬合處理，得到擬合結(jié)果，所述擬合結(jié)果用于表征多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)服從的分布類型，所述分布類型包括單峰分布或者雙峰分布；

根據(jù)所述擬合結(jié)果以及預(yù)先存儲(chǔ)的所述擬合結(jié)果與場(chǎng)景標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，生成所述目標(biāo)對(duì)象對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景標(biāo)識(shí)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的場(chǎng)景標(biāo)識(shí)生成方法，其特征在于，所述對(duì)多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行混合正態(tài)分布的擬合處理，得到擬合結(jié)果，包括：

統(tǒng)計(jì)每個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)的出現(xiàn)頻率；

根據(jù)所述出現(xiàn)頻率，采用混合正態(tài)分布模型對(duì)多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行擬合處理，得到擬合結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的場(chǎng)景標(biāo)識(shí)生成方法，其特征在于，所述混合正態(tài)分布模型的模型參數(shù)包括波峰數(shù)量參數(shù)，所述采用混合正態(tài)分布模型對(duì)多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行擬合處理，得到擬合結(jié)果，包括：

根據(jù)所述波峰數(shù)量參數(shù)不同的候選取值，采用混合正態(tài)分布模型對(duì)多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行擬合處理，確定每個(gè)所述波峰數(shù)量參數(shù)對(duì)應(yīng)的擬合誤差信息；

根據(jù)所述擬合誤差信息從不同的所述候選取值中確定目標(biāo)取值；

根據(jù)所述目標(biāo)取值得到所述擬合結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的場(chǎng)景標(biāo)識(shí)生成方法，其特征在于，所述模型參數(shù)還包括權(quán)重參數(shù)、均值參數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)，所述候選取值為第一取值或者第二取值，所述第一取值用于表征波峰數(shù)量為一個(gè)，所述第二取值用于表征波峰數(shù)量為兩個(gè)，所述根據(jù)所述波峰數(shù)量參數(shù)不同的候選取值，采用混合正態(tài)分布模型對(duì)多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行擬合處理，包括：

當(dāng)所述候選取值為所述第一取值，將所述第一取值作為所述權(quán)重參數(shù)，將所述第一質(zhì)量參數(shù)的均值作為所述均值參數(shù)，將所述第一質(zhì)量參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差作為所述標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)，根據(jù)所述第一取值對(duì)應(yīng)的所述模型參數(shù)，采用所述混合正態(tài)分布模型對(duì)多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行擬合處理；

當(dāng)所述候選取值為所述第二取值，獲取隨機(jī)生成的初始權(quán)重參數(shù)、初始均值參數(shù)以及初始標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)，根據(jù)所述初始權(quán)重參數(shù)、所述初始均值參數(shù)和所述初始標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)計(jì)算似然函數(shù)的似然值，根據(jù)所述似然值確定所述權(quán)重參數(shù)、所述均值參數(shù)和所述標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)，根據(jù)所述第二取值對(duì)應(yīng)的所述模型參數(shù)，采用所述混合正態(tài)分布模型對(duì)多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行擬合處理。

5.一種定位方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)對(duì)象在多個(gè)樣本時(shí)間點(diǎn)掃描到的衛(wèi)星信號(hào)的第一質(zhì)量參數(shù)；

確定所述衛(wèi)星信號(hào)在多個(gè)所述樣本時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間段中的第二質(zhì)量參數(shù)；

當(dāng)所述第二質(zhì)量參數(shù)大于或者等于第一閾值，對(duì)多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行混合正態(tài)分布的擬合處理，得到擬合結(jié)果，所述擬合結(jié)果用于表征多個(gè)所述第一質(zhì)量參數(shù)服從的分布類型，所述分布類型包括單峰分布或者雙峰分布；

根據(jù)所述擬合結(jié)果以及預(yù)先存儲(chǔ)的所述擬合結(jié)果與目標(biāo)定位方式的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定所述目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)定位方式；

根據(jù)所述目標(biāo)定位方式對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行定位。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的定位方法，其特征在于，所述確定所述目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)定位方式，包括以下至少之一：

當(dāng)所述擬合結(jié)果表征所述分布類型為單峰分布，確定所述第一質(zhì)量參數(shù)的均值，若所述第一質(zhì)量參數(shù)的均值大于或者等于第二閾值，確定所述目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)定位方式為衛(wèi)星信號(hào)定位；若所述第一質(zhì)量參數(shù)的均值小于或者等于第三閾值，確定所述目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)定位方式為第一無(wú)線熱點(diǎn)信號(hào)定位，其中，所述第二閾值大于所述第三閾值；

當(dāng)所述擬合結(jié)果表征所述分布類型為雙峰分布，確定所述目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)定位方式為第二無(wú)線熱點(diǎn)信號(hào)定位。