[發明專利]基于深度學習的工業物聯網場景融合定位方法及系統

有效

• 申請號: 202210120544.6
• 申請日: 2022-02-09
• 公開（公告）號: CN114758364B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 王天擇;孫奕髦;董兵;賴偉;黃文煒
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06V40/12
• 分類號: G06V40/12;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16Y10/25;G16Y40/60;H04W64/00
• 代理公司: 北京卓恒知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11394
• 代理人: 孔鵬

本發明公開了一種基于深度學習的工業物聯網場景融合定位方法及系統，當需要獲得待測位置的位置信息，位置指紋識別網絡通過卷積神經網絡提取待測目標接受到的指紋信息的特征，然后通過畫像提取層提取出指紋信息特征的特征畫像，由預測層基于特征畫像預測出指紋信息的指紋特征，由全連接層將該指紋特征與預先設定好位置指紋庫中的標準指紋信息進行匹配，并將匹配成功的標準指紋信息對應的位置信息輸出，作為待測目標的位置信息。實現了在線定位，消除了位置標簽之間匹配的依賴性，提高了定位魯棒性和精度。該位置指紋識別網絡具有良好的遷移性，能夠適用于不同的環境，提高了對定位的環境適應性。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體而言，涉及一種基于深度學習的工業物聯網場景融合定位方法及系統。

背景技術

工業制造的蓬勃發展不斷推動我國制造領域的技術變革，物聯網和人工智能技術的出現，使智能化生產和智能工廠等概念成為可能。而在智能化改造中，傳統工業生產面臨許多困難，例如工業場景下的室內定位技術。實現室內定位技術，能夠實時追蹤和調配人員并做到對自動化生產各環節的監控，對提升生產效率有積極意義。

在工業場景中，室內定位扮演著重要的角色。通過精度較高的室內定位技術，管理者可以實現對生產人員的實時監控和動態調度，從而杜絕隱患，提高工作效率；同時，工廠可以獲取物料和車輛的實時位置，實現物料的自動調撥、周轉和貨物運輸等；此外，高精度的定位技術也是工業機器人等投入自動化生產的前提。

現有室外定位服務主要通過全球衛星定位系統（即GPS）技術來實現。全球衛星定位系統可以為戶外用戶提供高精度的定位服務，但其存在局限性：GPS信號公率非常低，信號接受要求較高，在室外天線與衛星之間不存在阻礙，可以達到較好的定位結果。但是涉及到室內定位時，由于受建筑物阻擋，導致衛星信號到達室內后快速衰減，無法滿足室內覆蓋要求，使用GPS信號來進行室內定位幾乎成為不可能。

工業生產中，室內環境遠比室外環境復雜，無線電波易受障礙物阻擋，發生反射、折射或散射，形成非視距傳播（即NLOS，非視距通信是指接收機、發射機之間非直接的點對點的通信。非視距最直接的解釋是通信的兩點視線受阻，彼此看不到對方，菲涅爾區大于50%的范圍被阻擋 ），嚴重影響了定位精度。另外，室內生產環境布局和拓撲易受人為因素影響，導致各種信號傳播發生變化，從而降低基于特征匹配原理的定位技術性能。

目前較為流行的定位系統多為獨立定位系統，即他們大都是為一個特殊的應用環境設計的，因此會導致以下問題：

（1）目標檢測存在缺陷：大多數定位系統依賴標簽之間的匹配，因此它們難以檢測到與目標標簽共存于同意環境中的不同標簽的目標。

（2）定位魯棒性和精度低：獨立系統在信息獲取方面受到限制，難以實現。

（3）環境適應性差：在一種實際場景中表現良好的獨立定位系統可能在另一種實際場景中表現差。

發明內容

本發明的目的在于提供了一種基于深度學習的工業物聯網場景融合定位方法及系統，用以解決現有技術中存在的上述問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種基于深度學習的工業物聯網場景融合定位方法，所述方法包括：

獲得待測目標接收到的指紋信息，所述指紋信息用于表征所述待測目標所在的位置特征；

將所述指紋信息輸入預先訓練好的位置指紋識別網絡中，所述位置指紋識別網絡輸出所述待測目標的位置信息；