CN105137389A - 一种视频辅助射频定位方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种视频辅助射频定位方法和装置，利用视频定位辅助射频定位，实现高精度的室内定位；所述射频定位包括信号发送器和信号接收器，每个信号发送器和信号接收器之间形成一条信号链路，通过将所需定位的室内空间划分为若干单元格，根据每条信号链路的RSSI值变化和指纹匹配算法进行室内单元格的定位，所述射频定位实现室内定位和移动监测功能；所述视频定位确定当前定位者所在的编号单元，视频定位主要通过帧差法来判定物体的移动，视频定位具体通过设计一校准器来实现，所述校准器通过实时更新射频指纹库的信息以辅助提高射频定位的精度。本发明达到了定位时间长、高精度、低能耗、节约资源和减少侵犯个人隐私的目的。

Description

一种视频辅助射频定位方法和装置

技术领域

本发明涉及一种室内定位技术领域，尤其涉及的是一种视频辅助射频定位方法和装置。

背景技术

基于射频的DfP(Device-freePassive)定位已经可以用来实现室内定位，这种技术的优点是方便、低功耗，同时人们可以不需要携带任何设备,可以被广泛应用于各个场所。但是，单纯的采用指纹识别的射频定位，极大的依赖于指纹库的精度，由于当前的环境会随着时间发生一定的变化，将会导致指纹库的匹配精度变差，如果不能确保指纹库的实时的更新，从而会导致射频定位准确度的下降。

普通的视频定位，受到光照的影响，比如在晚上，视频定位就无法使用；其次视频定位由于需要实时监控，如果单纯的使用视频定位也会极大的消耗资源；视频定位在某些公共场合可以有很好的效果，但是对居家来说会对个人隐私产生影响；视频定位虽然定位识别率高，但是条件局限性比较大，无法适应频繁环境变化带来的影响。

目前的室内定位技术虽然有很多种，但多数为单一化的室内定位或者是单纯的通过两种定位方法的简单组合，这些的定位方法有的不能满足长时间的高精度定位，有的产生资源的浪费或者对被定位者本身的利益受到影响。如何实现室内长时间、高精度、低功耗且安全高效的定位是业内人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种能够实现室内长时间、高精度、低功耗且安全高效的定位方法和装置。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：

一种视频辅助射频定位方法，利用视频定位辅助射频定位，实现室内定位；所述射频定位的装置包括信号发送器和信号接收器，每个信号发送器和信号接收器之间形成一条信号链路，通过将所需定位的室内空间划分为若干单元格，根据每条信号链路的RSSI值变化和指纹匹配算法进行室内单元格的定位和移动监测；所述视频定位确定当前定位者所在的编号单元，视频定位通过帧差法来判定物体的移动，视频定位具体通过校准器来实现，所述校准器通过实时更新射频指纹库的信息以辅助提高射频定位的精度。

优选的，所述射频定位的步骤和主要算法如下：

1)定位区域划分：

以k和L分别表示划分的区域数量和室内传感器部署的链路数目，在指纹训练的过程中针对每一个单元区域，采集室内所有链路的RSSI强度值，第k个单元格所采集的数据[L1＝value1,L2＝value2，…，Lk＝valuek，cell＝k],样本数据中包含每条链路RSSI值以及所在的单元格；

2)指纹库建立：

传感器在t时间内向接收器发送数据，当测试者在单元格中的时间为T时，可以采集到T/t个的全局链路RSSI值；当指纹训练结束，在k个单元格的所有的全局链路RSSI值向量数为k×T/t，将所采集的所有数据用作指纹训练；在使用分类算法前通过将同一单元格内的数据进行处理，如选择n组数据在每条链路上取平均值得到Vk，将所得的训练数据按单元格标签进行分类，即单元格的数量k，可将所得的数据按照单元格划分的方式进行指纹库的建立；

3)单元格定位：

指纹库建立完毕后，当有人在定位区域中走动时，通过采集当前情况下室内所有链路RSSI值的情况来进行单元格定位，采用KNN分类算法来将当前情况下的所有链路RSSI值进行匹配以确定当前人员所在的单元格；

所述KNN算法：

假设x为待分类的测试数据向量格式为[L1＝value1,L2＝value2,…,Lk＝valuek]，选取KNN中的近邻为1，通过采用欧几里得距离

$d(x,v_k)=\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^L{(x_i-v_{k_i})}^2}$

其中x为测试时所取的全局链路RSSI值，vk为训练时第k个单元格的平均全局链路RSSI值；

假设y为想要的分类，最终结果为：y＝argmin_kd(x,v_k)

最终所获取的分类值即为当前人员所在的位置单元格。

优选的，所述帧差法是一种图形图像处理方法，通过针对视频前一帧和后一帧的图像像素差值来判定物体的移动；具体步骤如下：

首先，选取第k帧和k+1帧图像，分别用f_k(x,y)和f_k+1(x,y)表示，如果以d_k(x,y)表示第k帧和k+1帧的差分图像，则：d_k(x,y)＝f_k+1(x,y)-f_k(x,y)

接下来通过阈值将差分图像进行二值化分割，当d_k(x,y)<T，则D_k(x,y)＝0；当d_k(x,y)>T，则D_k(x,y)＝1；其中，T为二值化分割的阈值，D为分割后的前景图像。

优选的，所述校准器包括用于采集视频信息的视频模块、用于和服务器端进行通讯的WiFi模块、用于发送报警和提示信息的GSM模块和对信号进行处理的树莓派，所述树莓派的主要硬件特征包括CPU、内存、SD卡、网卡接口、USB接口、音频输出接口和视频输出接口，所述树莓派的USB接口与所述视频模块连接，所述树莓派的串行接口与所述GSM模块连接，所述树莓派与WiFi模块无线连接。

优选的，所述校准器的具体使用方法：

步骤一，将校准器安置于定位区域的上方，并确保校准器能够监控到整个区域；

步骤二，将校准器连接WiFi网络，启动加载校准器内的系统，并确保校准器能够与服务器及外部设备通讯；

步骤三，校准器进行区域映射，将监控区域的单元格与视频模块采集的像素点进行对应,确保视频定位能够正常运行，校准器内部使用的视频定位算法采用所述帧差法；

步骤四，启动射频定位，将室内情况通过服务器端发送给校准器，用于移动监测；

步骤五，配置校准器的相关设置，包括可更新时间、射频定位第一次的指纹库数据；

步骤六，启动校准器内部的辅助更新算法。

优选的，所述更新算法的触发条件：

首先，部署传感器并且建立射频定位的环境，部署视频定位环境，获取当前无人环境下的所有链路情况A0；以后每次以天数为单位获取当天无人环境下所有链路情况Ax；其次，判断A的变化情况，若是A的变化超过一定的阈值T，环境变化超过了一定范围，则表明指纹库的精度将会下降，需要重新更新指纹库，此时将启动准备更新程序；然后，判断启动摄像头的条件，首先需要判断当前环境中是否有人，没有人则不启动，若是有人则再次判断时间是否与设置的时间段吻合，若吻合则开启摄像头；最后，在摄像头启动后进行更新，将获取的当前室内链路情况合并到指纹库中；结束本次更新，等待下一次更新。

优选的，所述校准器的辅助定位流程如下：

1)射频定位通过服务器控制，首先根据射频链路产生的信号值进行指纹库的建立，其中所述指纹库是以单元格为单位；

2)校准器通过网络传输与服务器进行通讯，获取指纹库的当前更新状态，以及传递需要更新的单元格；

3)校准器通过摄像头采集射频信息，通过校准器的内部处理模块和视频定位算法确定当前定位者所在的定位单元格；

4)当确定被定位者所在的单元格时，校准器告知服务器所需要更新的指纹库单元格，当服务器获取到相应信息，将当前单元格的指纹库数据保存下来用于替换当前的指纹库信息，并完成一次局部更新。

本发明还提供一种使用上述视频辅助射频定位方法的定位装置，包括射频定位装置、视频定位装置和服务器，所述视频定位装置包括信号发送器和信号接收器，所述每个信号发送器和信号接收器无限连接且两者之间形成一条信号链路；所述视频定位装置由校准器实现，所述校准器包括用于采集视频信息的视频模块、用于和所述服务器进行通讯的WiFi模块、用于发送报警和提示信息的GSM模块和对信号进行处理的树莓派。

优选的，所述树莓派的主要硬件特征包括CPU、内存、SD卡、网卡接口、USB接口、音频输出接口和视频输出接口，所述树莓派的USB接口与所述视频模块连接，所述树莓派的串行接口与所述GSM模块连接，所述树莓派与WiFi模块无线连接。

优选的，所述树莓派主要配置参数为：

CPU:ARM1176JZF-S，700MHz；内存512M；板载储存:SD卡；网卡接口10/100MM以太网接口(RJ45接口)；USB接口：USB2.0；视频输出:RAC视频插座，HDMI接口；音频输出：3.5mm接口；内部采用linux操作系统。

本发明相比现有技术具有以下优点：

1、相比现有的市面上单一的室内定位技术或简单的几种定位组合，本发明通过设置基于树莓派的校准器，有针对性的结合射频定位和视频定位，两者取长补短，有效的提高定位精度和减少资源浪费，不会影响到个人隐私问题，实现长期的高精度定位，减少了外部环境的干扰。

2、采用RSSI信号值进行射频定位，由于指纹库是进行单元格划分的，所以采用以单元格为单位进行指纹库的渐进式更新，避免了通过直接的重新训练造成时间和资源的浪费，有效的提高效率。

3、校准器使用树莓派卡片式电脑，是基于linux操作系统，成本低廉并且能够添加多种模块，通过视频模块获取信息，使用校准器模块进行视频信息处理，并且通过网络进行设备间的通讯，保证射频定位指纹库的自动化实时更新；由于视频模块仅仅进行射频指纹库的校准，辅助改善指纹库的精度，只在特定的情况下开启，所以节约资源且减少对定位者的隐私侵犯；校准器的校准方式可以针对通用的射频定位，能够适应各种环境，指纹库的匹配是室内定位的主流方法，同时校准器也可以根据实际情况进行相应的调整，确保校准器能够更加通用，并且更加精确。

综上所述，本发明达到了定位时间长、高精度、低能耗、节约资源和减少侵犯个人隐私的目的。

附图说明

图1为本发明实施例中室内射频定位设备部署的示意图；

图2为本发明实施例中校准器的模块结构示意图；

图3为本发明实施例中校准器部署示意图；

图4为本发明实施例中校准器和服务器通讯方式的示意图；

图5为本发明实施例中辅助定位的流程图。

图中数字和字母所表示的相应部件名称：

1.校准器11.视频模块12.WiFi模块

13.GSM模块14.树莓派2.服务器

3.信号发送器4.信号接收器。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例

一种视频辅助射频定位方法，是利用视频定位辅助射频定位以实现室内定位的；所述射频定位的装置包括信号发送器3和信号接收器4，如图1所示，为本发明实施例中室内射频定位设备部署的示意图，每个信号发送器3和信号接收器4之间形成一条信号链路，通过将所需定位的室内空间划分为若干单元格，根据每条信号链路的RSSI值变化和指纹匹配算法进行室内单元格的定位和移动监测；所述视频定位确定当前定位者所在的编号单元，视频定位通过帧差法来判定物体的移动，视频定位具体通过校准器1来实现，所述校准器1通过实时更新射频指纹库的信息以辅助提高射频定位的精度。

所述射频定位主要功能是室内定位和移动监测。首先将室内空间划分若干单元，通过每条链路的RSSI值和指纹匹配算法进行室内定位，当有人进入会对室内的射频链路产生影响，以此检测室内是否有人移动。

主要定位算法：在构建射频定位中，我们首先将室内定位的区域进行划分，其中k表示划分的区域数量，其中通过L表示室内传感器部署的链路数目。在指纹训练的过程中针对每一个单元区域，我们采集室内所有链路的RSSI强度值，例如第k个单元格所采集的数据[L1＝value1,L2＝value2，…，Lk＝valuek，cell＝k],样本数据中包含每条链路RSSI值以及所在的单元格，传感器在t时间内向接收器发送数据，因此当测试者在单元格中的时间为T时，可以采集到T/t个的全局链路RSSI值。当指纹训练结束，在k个单元格的所有的全局链路RSSI值向量数为k×T/t，将所采集的所有数据用作指纹训练。在使用分类算法前我们可以通过将同一单元格内的数据进行处理，如选择n组数据在每条链路上取平均值得到Vk，保证分类的准确性。我们的目的是定位识别，因此我们将所得的训练数据按单元格标签进行分类，即单元格的数量k。我们可将所得的数据按照单元格划分的方式进行指纹库的建立。

指纹库建立完毕后，当有人在定位区域中走动时，通过采集当前情况下室内所有链路RSSI值的情况来进行单元格定位，通过采用分类算法来将当前情况下的所有链路RSSI值进行匹配以确定当前人员所在的单元格，其中分类算法的选用可以有很多种。

例如KNN算法：

假设x为我们待分类的测试数据向量格式为[L1＝value1,L2＝value2,…,Lk＝valuek]；选取KNN中的近邻为1，通过采用欧几里得距离: $d\left(x,v_k\right)=$ $\sqrt{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^L{(x_i-v_{k_i})}^2}$

其中x为测试时所取的全局链路RSSI值，v_k为训练时第k个单元格的平均全局链路RSSI值。

假设y为我们想要的分类，最终结果为：y＝argmin_kd(x,v_k)，最终所获取的分类值即为当前人员所在的位置单元。

视频定位的主要方法通过帧差法，所述帧差法是一种图形图像处理方法，通过针对视频前一帧和后一帧的图像像素差值来判定物体的移动；具体步骤如下：

首先，选取第k帧和k+1帧图像，分别用f_k(x,y)和f_k+1(x,y)表示，如果以d_k(x,y)表示第k帧和k+1帧的差分图像，则：d_k(x,y)＝f_k+1(x,y)-f_k(x,y)接下来通过阈值将差分图像进行二值化分割，当d_k(x,y)<T，则D_k(x,y)＝0；当d_k(x,y)>T，则D_k(x,y)＝1；其中，T为二值化分割的阈值，D为分割后的前景图像。

如图2所示，所述校准器1包括用于采集视频信息的视频模块11、用于和服务器2端进行通讯的WiFi模块12、用于发送报警和提示信息的GSM模块13和对信号进行处理的树莓派14，所述树莓派14的主要硬件特征包括CPU、内存、SD卡、网卡接口、USB接口、音频输出接口和视频输出接口，所述树莓派14的USB接口与所述视频模块11连接，所述树莓派14的串行接口与所述GSM模块13连接，所述树莓派14与WiFi模块12无线连接。

所述校准器1的具体使用方法：

步骤一，将校准器1安置于定位区域的上方，并确保校准器1能够监控到整个区域，如图3所示，为本发明实施例中校准器1的部署示意图；

步骤二，将校准器1连接WiFi网络，启动加载校准器1内的系统，并确保校准器1能够与服务器2及外部设备通讯；

步骤三，校准器1进行区域映射，将监控区域的单元格与视频模块11采集的像素点进行对应,确保视频定位能够正常运行，校准器1内部使用的视频定位算法采用所述帧差法；

步骤四，启动射频定位，将室内情况通过服务器2发送给校准器1，用于移动监测，如图4所示，为本发明实施例中校准器1和服务器2通讯方式的示意图；

步骤五，配置校准器1的相关设置，包括可更新时间、射频定位第一次的指纹库数据；

步骤六，启动校准器1内部的辅助更新算法。

所述更新算法的触发条件：

首先，部署传感器并且建立射频定位的环境，部署视频定位环境，获取当前无人环境下的所有链路情况A0；以后每次以天数为单位获取当天无人环境下所有链路情况Ax；其次，判断A的变化情况，若是A的变化超过一定的阈值T，环境变化超过了一定范围，则表明指纹库的精度将会下降，需要重新更新指纹库，此时将启动准备更新程序；然后，判断启动摄像头的条件，首先需要判断当前环境中是否有人，没有人则不启动，若是有人则再次判断时间是否与设置的时间段吻合，比如是否在11：00-13:00，17:00-19:00。这样可以保证定位者在室内的活动时间，确保更新顺利进行，同时减少摄像头开启的时间；最后，在摄像头启动后进行更新，将获取的当前室内链路情况合并到指纹库中；结束本次更新，等待下一次更新。

图5为本发明实施例中辅助定位的流程图，所述校准器1的辅助定位流程如下：

1)射频定位通过服务器2控制，首先根据射频链路产生的信号值进行指纹库的建立，其中所述指纹库是以单元格为单位；

2)校准器1通过网络传输与服务器2进行通讯，获取指纹库的当前更新状态，以及传递需要更新的单元格；

3)校准器1通过摄像头采集射频信息，通过校准器1的内部处理模块和视频定位算法确定当前定位者所在的定位单元格；

4)当确定被定位者所在的单元格时，校准器1告知服务器2所需要更新的指纹库单元格，当服务器2获取到相应信息，将当前单元格的指纹库数据保存下来用于替换当前的指纹库信息，并完成一次局部更新。

一种室内定位装置，包括射频定位装置、视频定位装置和服务器2，所述视频定位装置包括信号发送器3和信号接收器4，所述每个信号发送器3和信号接收器4无限连接且两者之间形成一条信号链路；所述视频定位装置由校准器1实现，所述校准器1包括用于采集视频信息的视频模块11、用于和所述服务器2进行通讯的WiFi模块12、用于发送报警和提示信息的GSM模块13和对信号进行处理的树莓派14。

所述树莓派14的主要硬件特征包括CPU、内存、SD卡、网卡接口、USB接口、音频输出接口和视频输出接口，所述树莓派14的USB接口与所述视频模块11连接，所述树莓派14的串行接口与所述GSM模块13连接，所述树莓派14与WiFi模块12无线连接。

所述树莓派14主要配置参数为：

CPU:ARM1176JZF-S，700MHz；内存512M；板载储存:SD卡；网卡接口10/100M以太网接口(RJ45接口)；USB接口：USB2.0；视频输出:RAC视频插座，HDMI接口；音频输出：3.5mm接口；内部采用linux操作系统。

本发明相比现有技术具有以下优点：

1、相比现有的市面上单一的室内定位技术或简单的几种定位组合，本发明通过设置基于树莓派14的校准器1，有针对性的结合射频定位和视频定位，两者取长补短，有效的提高定位精度和减少资源浪费，不会影响到个人隐私问题，实现长期的高精度定位，减少了外部环境的干扰。

2、采用RSSI信号值进行射频定位，由于指纹库是进行单元格划分的，所以采用以单元格为单位进行指纹库的渐进式更新，避免了通过直接的重新训练造成时间和资源的浪费，有效的提高效率。

3、校准器1使用树莓派14卡片式电脑，是基于linux操作系统，成本低廉并且能够添加多种模块，通过视频模块11获取信息，使用校准器1模块进行视频信息处理，并且通过网络进行设备间的通讯，保证射频定位指纹库的自动化实时更新；由于视频模块11仅仅进行射频指纹库的校准，辅助改善指纹库的精度，只在特定的情况下开启，所以节约资源且减少对定位者的隐私侵犯；校准器1的校准方式可以针对通用的射频定位，能够适应各种环境，指纹库的匹配是室内定位的主流方法，同时校准器1也可以根据实际情况进行相应的调整，确保校准器1能够更加通用，并且更加精确。

综上所述，本发明达到了定位时间长、高精度、低能耗、节约资源和减少侵犯个人隐私的目的。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种视频辅助射频定位方法，其特征在于，利用视频定位辅助射频定位，实现室内定位；所述射频定位的装置包括信号发送器和信号接收器，每个信号发送器和信号接收器之间形成一条信号链路，通过将所需定位的室内空间划分为若干单元格，根据每条信号链路的RSSI值变化和指纹匹配算法进行室内单元格的定位和移动监测；所述视频定位确定当前定位者所在的编号单元，视频定位通过帧差法来判定物体的移动，视频定位具体通过校准器来实现，所述校准器通过实时更新射频指纹库的信息以辅助提高射频定位的精度。

2.根据权利要求1所述的一种视频辅助射频定位方法，其特征在于，所述射频定位的步骤和主要算法如下：

1)定位区域划分：

以k和L分别表示划分的区域数量和室内传感器部署的链路数目，在指纹训练的过程中针对每一个单元区域，采集室内所有链路的RSSI强度值，第k个单元格所采集的数据[L1＝value1,L2＝value2，…，Lk＝valuek，cell＝k],样本数据中包含每条链路RSSI值以及所在的单元格；

2)指纹库建立：

传感器在t时间内向接收器发送数据，当测试者在单元格中的时间为T时，可以采集到T/t个的全局链路RSSI值；当指纹训练结束，在k个单元格的所有的全局链路RSSI值向量数为k×T/t，将所采集的所有数据用作指纹训练；在使用分类算法前通过将同一单元格内的数据进行处理，如选择n组数据在每条链路上取平均值得到Vk，将所得的训练数据按单元格标签进行分类，即单元格的数量k，可将所得的数据按照单元格划分的方式进行指纹库的建立；

3)单元格定位：

指纹库建立完毕后，当有人在定位区域中走动时，通过采集当前情况下室内所有链路RSSI值的情况来进行单元格定位，采用KNN分类算法来将当前情况下的所有链路RSSI值进行匹配以确定当前人员所在的单元格；

所述KNN算法：

假设x为待分类的测试数据向量格式为[L1＝value1,L2＝value2,…,Lk＝valuek]，选取KNN中的近邻为1，通过采用欧几里得距离：

$d(x,v_k)=\sqrt{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^L{(x_i-v_{k_i})}^2}$

其中x为测试时所取的全局链路RSSI值，vk为训练时第k个单元格的平均全局链路RSSI值；

假设y为想要的分类，最终结果为：y＝argmin_kd(x,v_k)

最终所获取的分类值即为当前人员所在的位置单元格。

3.根据权利要求1所述的一种视频辅助射频定位方法，其特征在于，所述帧差法是一种图形图像处理方法，通过针对视频前一帧和后一帧的图像像素差值来判定物体的移动；具体步骤如下：

首先，选取第k帧和k+1帧图像，分别用f_k(x,y)和f_k+1(x,y)表示，如果以d_k(x,y)表示第k帧和k+1帧的差分图像，则：d_k(x,y)＝f_k+1(x,y)-f_k(x,y)接下来通过阈值将差分图像进行二值化分割，当d_k(x,y)<T，则D_k(x,y)＝0；当d_k(x,y)>T，则D_k(x,y)＝1；其中，T为二值化分割的阈值，D为分割后的前景图像。

4.根据权利要求1所述的一种视频辅助射频定位方法，其特征在于，所述校准器包括用于采集视频信息的视频模块、用于和服务器端进行通讯的WiFi模块、用于发送报警和提示信息的GSM模块和对信号进行处理的树莓派，所述树莓派的主要硬件特征包括CPU、内存、SD卡、网卡接口、USB接口、音频输出接口和视频输出接口，所述树莓派的USB接口与所述视频模块连接，所述树莓派的串行接口与所述GSM模块连接，所述树莓派与WiFi模块无线连接。

5.根据权利要求4所述的一种视频辅助射频定位方法，其特征在于，所述校准器的具体使用方法：

步骤一，将校准器安置于定位区域的上方，并确保校准器能够监控到整个区域；

步骤二，将校准器连接WiFi网络，启动加载校准器内的系统，并确保校准器能够与服务器及外部设备通讯；

步骤三，校准器进行区域映射，将监控区域的单元格与视频模块采集的像素点进行对应,确保视频定位能够正常运行，校准器内部使用的视频定位算法采用所述帧差法；

步骤四，启动射频定位，将室内情况通过服务器端发送给校准器，用于移动监测；

步骤五，配置校准器的相关设置，包括可更新时间、射频定位第一次的指纹库数据；

步骤六，启动校准器内部的辅助更新算法。

6.根据权利要求5所述的一种视频辅助射频定位方法，其特征在于，所述更新算法的触发条件：

首先，部署传感器并且建立射频定位的环境，部署视频定位环境，获取当前无人环境下的所有链路情况A₀；以后每次以天数为单位获取当天无人环境下所有链路情况Ax；其次，判断A的变化情况，若是A的变化超过一定的阈值T，环境变化超过了一定范围，则表明指纹库的精度将会下降，需要重新更新指纹库，此时将启动准备更新程序；然后，判断启动摄像头的条件，首先需要判断当前环境中是否有人，没有人则不启动，若是有人则再次判断时间是否与设置的时间段吻合，若吻合则开启摄像头；最后，在摄像头启动后进行更新，将获取的当前室内链路情况合并到指纹库中；结束本次更新，等待下一次更新。

7.根据权利要求1所述的一种视频辅助射频定位方法，其特征在于，所述校准器的辅助定位流程如下：

1)射频定位通过服务器控制，首先根据射频链路产生的信号值进行指纹库的建立，其中所述指纹库是以单元格为单位；

2)校准器通过网络传输与服务器进行通讯，获取指纹库的当前更新状态，以及传递需要更新的单元格；

3)校准器通过摄像头采集射频信息，通过校准器的内部处理模块和视频定位算法确定当前定位者所在的定位单元格；

4)当确定被定位者所在的单元格时，校准器告知服务器所需要更新的指纹库单元格，当服务器获取到相应信息，将当前单元格的指纹库数据保存下来用于替换当前的指纹库信息，并完成一次局部更新。

8.一种使用权利1至7任一项的视频辅助射频定位方法的定位装置，其特征在于，包括射频定位装置、视频定位装置和服务器，所述视频定位装置包括信号发送器和信号接收器，所述每个信号发送器和信号接收器无限连接且两者之间形成一条信号链路；所述视频定位装置由校准器实现，所述校准器包括用于采集视频信息的视频模块、用于和所述服务器进行通讯的WiFi模块、用于发送报警和提示信息的GSM模块和对信号进行处理的树莓派。

9.根据权利要求8所述的定位装置，其特征在于，所述树莓派的主要硬件特征包括CPU、内存、SD卡、网卡接口、USB接口、音频输出接口和视频输出接口，所述树莓派的USB接口与所述视频模块连接，所述树莓派的串行接口与所述GSM模块连接，所述树莓派与WiFi模块无线连接。

10.根据权利要求8或9所述的定位装置，其特征在于，所述树莓派主要配置参数为：

CPU:ARM1176JZF-S，700MHz；内存512M；板载储存:SD卡；网卡接口10/100M以太网接口(RJ45接口)；USB接口：USB2.0；视频输出:RAC视频插座，HDMI接口；音频输出：3.5mm接口；内部采用linux操作系统。