CN107132526A - 一种室内定位方法及定位系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种室内定位方法，包括以下步骤：S10、根据每个移动终端接收到无线信号的强度信息，获取每个移动终端对应每位用户的无线定位数据；S20、根据摄像头采集的影像画面信息，获取所述影像画面信息中各位用户的影像定位数据；S30、根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有用户身份信息的融合定位信息。本发明将无线定位技术和视频影像定位技术相结合，利用无线定位定位身份明确的优点，影像定位精度的特点，得到身份明确又精确的定位结果。

Description

一种室内定位方法及定位系统
技术领域
本发明属于定位技术领域，特别涉及室内定位方法及定位系统。
背景技术
随着移动终端和互联网的快速发展，实时定位被广泛应用于交通、商业、物流、个性服务等领域。在室外环境下，全球导航卫星系统经过长期的发展，例如全球定位系统(GPS)，可以提供较为精确的定位服务。
在室内环境中，由于全球定位系统(GPS)中的卫星信号在到达地面时较弱，且不能穿透建筑物；以及卫星信号的多径效应等问题；使得全球定位系统无法满足室内定位精准度要求，无法为室内定位提供可靠的定位服务。
因此，近年来，如何在室内环境进行精准定位成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供的技术方案如下：
本发明提供一种室内定位方法，包括以下步骤：S10、根据每个移动终端接收到无线信号的强度信息，获取每个移动终端对应每位用户的无线定位数据；S20、根据摄像头采集的影像画面信息，获取所述影像画面信息中各位用户的影像定位数据；S30、根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有用户身份信息的融合定位信息。
进一步，所述步骤S30进一步包括：S31、根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有无线影像定位距离的邻接矩阵；S32、遍历所述邻接矩阵，调整所述邻接矩阵的矩阵权重；S33、对调整矩阵权重后的邻接矩阵进行匹配求解，匹配出所述无线定位数据对应的影像定位数据；S34、根据匹配出的无线定位数据、影像定位数据的无线影像定位距离，得到含有用户身份信息的融合定位信息。
进一步，所述步骤S31进一步包括：S311、根据所述无线定位数据、影像定位数据，计算出所述无线定位数据、影像定位数据之间的无线影像定位距离；S312、根据所述无线影像定位距离，得到含有所述无线影像定位距离的邻接矩阵。
进一步，所述步骤S32进一步包括：S321、遍历所述邻接矩阵，查找出所述邻接矩阵中大于置信距离阈值的无线影像定位距离；S322、将查找出的无线影像定位距离设置为预设数值，来调整所述邻接矩阵的矩阵权重。
进一步，所述步骤S34进一步包括：S341、根据匹配出的无线定位数据、影像定位数据的无线影像定位距离，查找出小于置信距离阈值的无线影像定位距离；S342、根据查找出的无线影像定位距离，以及该无线影像定位距离对应的无线定位数据、影像定位数据，匹配出含有用户身份信息的融合定位信息。
进一步，在所述步骤S31进一步包括：S313、在所述无线影像定位距离对应的置信概率满足预设置信概率时，根据所述无线定位数据对应的无线定位距离、影像定位数据对应的影像定位距离，计算出所述置信距离阈值。
进一步，所述步骤S313中所述的置信距离阈值dthreshold，按照以下公式计算得到：dthreshold＝de+dv；其中，de为无线定位距离，dv为影像定位距离。
本发明还提供一种定位系统，包括无线定位装置和影像定位装置，所述无线定位装置包括无线定位获取模块，用于根据每个移动终端接收到无线信号的强度信息，获取每个移动终端对应每位用户的无线定位数据；所述影像定位装置包括影像定位获取模块，用于根据摄像头采集的影像画面信息，获取所述影像画面信息中各位用户的影像定位数据；中央控制器，用于根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有用户身份信息。
进一步，所述中央控制器包括：矩阵生成模块，用于根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有无线影像定位距离的邻接矩阵；权重调整模块，用于遍历所述邻接矩阵，调整所述邻接矩阵的矩阵权重；匹配模块，用于对调整矩阵权重后的邻接矩阵进行匹配求解，匹配出所述无线定位数据对应的影像定位数据；定位控制模块，用于根据匹配出的无线定位数据、影像定位数据的无线影像定位距离，得到含有用户身份信息的融合定位信息。
进一步，所述中央控制器还包括：计算模块，用于根据所述无线定位数据、影像定位数据，计算出所述无线定位数据、影像定位数据之间的无线影像定位距离；所述矩阵生成模块，用于根据所述无线影像定位距离，得到含有所述无线影像定位距离的邻接矩阵。
与现有技术相比，本发明提供的室内定位方法及定位系统，具有以下有益效果：
1)、本发明将无线定位技术和视频影像定位技术相结合，利用无线定位定位身份明确的优点，影像定位精度的特点，得到身份明确又精确的定位结果。
2)、本发明利用邻接矩阵、调整矩阵权重、求解匹配出无线定位数据对应的影像定位数据，得到含有用户身份信息的融合定位信息。解决了定位对象可能不在摄像机的拍摄范围内，这就使得根本不可能有对应的影像定位数据；其次影像中可能出现未持有无线终端的用户，引起的所有匹配都不是一一对应的技术难题。
3)、本发明中调整了邻接矩阵的矩阵权重，将所有大于的距离阈值的无线影像定位距离值放大到一个较大的上限，这样会降低经过匹配后的结果匹配失败概率。
附图说明
下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种室内定位方法及定位系统的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
图1是本发明一种室内定位方法的流程示意图；
图2是本发明另一种室内定位方法的流程示意图；
图3是本发明又一种室内定位方法的流程示意图；
图4是本发明一种室内定位系统的组成结构示意图；
图5是本发明再一种室内定位方法中步骤S30的简易流程示意图。
附图标号说明：
10、无线定位装置，11、无线定位获取模块；
20、影像定位装置，21、影像定位获取模块；
30、中央控制器，31、计算模块，32、矩阵生成模块，33、查找模块，34、匹配模块，35、权重调整模块。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
如图1所示，根据本发明的一个实施例，一种室内定位方法，包括以下步骤：S10、根据每个移动终端接收到无线信号的强度信息，获取每个移动终端对应每位用户的无线定位数据；
S20、根据摄像头采集的影像画面信息，获取所述影像画面信息中各位用户的影像定位数据；
S30、根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有用户身份信息。
具体的，一方面，基于WLAN的室内定位技术是较为热门的室内定位实现方式。由于利用该室内定位技术来实现室内定位不需要额外附加的硬件，大大降低了成本，WLAN在大多数公共场所以及办公室等室内区域得到广泛应用。
另一方面，视频或影像跟踪在定位中的应用正处于高速发展阶段，采用人体识别，坐标转换以及视频或影像跟踪的视频或影像定位系统，可以相对于无线定位的误差下降了一个数量级。
但是视频或影像定位有一个明显的缺点：视频或影像定位无法通过人体识别得到的图像信息，判断出用户的身份。为了解决这个问题，本发明中将视频或影像定位技术和无线定位技术相结合，利用WiFi定位精度不足，但是用户身份明确的优点；以及视频或影像定位身份不明确，但精准定位的优点；得到身份明确且精确的定位结果。
尽管WiFi定位和视频定位具有非常明显的互补性，但是将这两个系统结合并不容易。WiFi-视频结合定位系统需要解决以下问题：1、当只有一个用户，且摄像机也只捕捉到一个人时，需要判定这两者是否是同一对象。2、当无线用户有多个，摄像机捕捉到的用户同样有多个时，需要知道无线信号对应的用户与视频捕捉到的用户的对应关系。
为了利用两者的系统，本文提出了松耦合的方式来结合定位。所谓松耦合就是在WiFi定位和视频定位过程中不引入互相的定位结果，系统只是将WiFi定位的结果和视频定位的结果发送到融合定位算法中。影像信号和无线信号经过定位系统的处理，得到定位结果，但是由于视觉信号的不明确性，系统不知道无线定位的结果与哪个视觉定位结果对应。本发明结合了WiFi定位身份明确的优势和视频定位精度高的优势，得到身份明确且精确的定位结果。此外，采用了非一一对应的KM算法，来匹配最优定位结果。
如图2所示，根据本发明的另一个实施例，一种室内定位方法，包括以下步骤：S10、根据每个移动终端接收到无线信号的强度信息，获取每个移动终端对应每位用户的无线定位数据；
S20、根据摄像头采集的影像画面信息，获取所述影像画面信息中各位用户的影像定位数据；
S31、根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有无线影像定位距离的邻接矩阵；
S32、遍历所述邻接矩阵，调整所述邻接矩阵的矩阵权重；
S33、对调整矩阵权重后的邻接矩阵进行匹配求解，匹配出所述无线定位数据对应的影像定位数据；
S34、根据匹配出的无线定位数据、影像定位数据的无线影像定位距离，得到含有用户身份信息的融合定位信息。
具体的，可以将无线定位数据、影像定位数据之间的匹配问题转换为二分图匹配问题。二分图的定义：设G＝(V，E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A，B)，并且图中的每条边(i，j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集，则称图G为一个二分图。给定一个二分图G，在G的一个子图M中，M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配。
在本发明中，二分图的两个子集分别为代表多个WiFi定位数据和多个影像定位数据，多个WiFi定位数据中的WiFi定位点到多个影像定位数据中的影像定位点的权重为物理空间上的距离。这样就将无线定位数据、影像定位数据之间的匹配问题转化为二分图问题，然后找到一个最佳匹配，其中，所有匹配的WiFi定位点、影像定位点两点之间的权重不超过距离阈值。
目前，求解最佳匹配问题的方法为利用匈牙利算法的KM算法。KM算法最初在1957年由Kuhn和MunkrWiFis提出，用于解决最大权问题。引入匈牙利算法的KM算法大大提高了运算效率，目前已经成为了标准的求解最佳匹配算法。在这里不对KM算法进行详细介绍。利用KM算法，就可以求解和的匹配问题。
但是实际与理想的匹配问题略有区别。视频定位捕捉到的用户数和WiFi定位的用户数没有直接联系。一方面，视频定位捕捉不到摄像头监视范围以外的空间，同时也会存在部分人员无法被人体识别系统检测到，这就导致WiFi定位信号数多于视频定位信号数。另一方面，视频定位监视系统可能捕捉到未持有WiFi定位终端的干扰用户，这又导致视频定位结果数要多于WiFi定位结果数。因此本发明用到的匹配算法是非一一对应的KM算法，实现这种算法的方式非常简单。只要将定位结果数目较少的部分补上一定数量在无限远的点即可。这样匹配过程中匹配到这些点的对应结果就视为没有匹配对象。
如图3所示，根据本发明的又一个实施例，一种室内定位方法，包括以下步骤：S10、根据每个移动终端接收到无线信号的强度信息，获取每个移动终端对应每位用户的无线定位数据；
S20、根据摄像头采集的影像画面信息，获取所述影像画面信息中各位用户的影像定位数据；
S311、根据所述无线定位数据、影像定位数据，计算出所述无线定位数据、影像定位数据之间的无线影像定位距离；
S312、根据所述无线影像定位距离，结合二分图，得到含有所述无线影像定位距离的邻接矩阵。
S313、在所述无线影像定位距离对应的置信概率满足预设置信概率(例如大于90％)时，根据所述无线定位数据对应的无线定位距离、影像定位数据对应的影像定位距离，计算出所述置信距离阈值。所述置信距离阈值dthreshold按照以下公式计算得到：dthreshold＝de+dv；其中，de为无线定位距离，dv为影像定位距离。
S321、遍历所述邻接矩阵，查找出所述邻接矩阵中大于置信距离阈值的无线影像定位距离；
S322、将查找出的无线影像定位距离设置为预设数值，来调整所述邻接矩阵的矩阵权重。
S33、利用KM算法对调整矩阵权重后的邻接矩阵进行匹配求解，匹配出所述无线定位数据对应的影像定位数据；
S341、根据匹配出的无线定位数据、影像定位数据的无线影像定位距离，查找出小于置信距离阈值的无线影像定位距离；
S342、根据查找出的无线影像定位距离，以及该无线影像定位距离对应的无线定位数据、影像定位数据，匹配出含有用户身份信息的融合定位信息。若无线定位数据匹配到的影像定位数据，则采用无线定位数据中的用户身份信息、影像定位数据中的位置信息，从而得到含有用户身份信息的融合定位信息。若无线定位数据没有匹配到的影像定位数据，则直接采用无线定位数据。
具体的，假设在t时刻无线定位系统的输出是视频定位系统的输出是其中，分别表示无线定位数据、影像定位数据，m和n分别表示无线定位数据和视频定位数据的个数。利用的精度提高的精度，理论上希望为每一个无线定位数据提供一个唯一匹配的影像定位数据将影像定位数据加入到无线定位数据中作为最终的定位结果。
用无线定位数据和影像定位数据的无线影像定位距离，来判断是否为同一对象在两个系统中的观察值。选择大于90％的置信概率作为无线影像定位距离作为判别标准。对于同一概率，为了降低错判的风险，其判定距离越短越好。假设WiFi定位在de米以内的定位置信概率为αe，视频定位在dv米以内的定位置信概率为αv。同时，在二位平面上它们的偏差方向是均匀而且独立分布的；那么他们的夹角θ同样为均匀分布。
由以上条件就需要找到最短的dthreshol，d使得
dthreshold的计算公式可以由下公式计算得到，其中αθ为θ的置信概率：
αeαvαθ≥Pthreshold
实际中，可以近似最小化de来近似求解dthreshol。d取αe＝Pthreshold，αv＝1-ε，αθ＝1，此时有dthreshold＝de+dv。
在匹配过程中，由于会无条件舍去两个距离大于的定位结果的匹配，因此，需要在匹配过程中尽量避免这种匹配出现。为此调整了邻接矩阵的参数，将所有大于的距离阈值的无线影像定位距离值放大到一个较大的上限，这样会降低经过匹配后的结果匹配失败概率。为了通过匹配结果计算精度提高后的点位置；可以采用卡尔曼滤波或者加权平均的方法来最优化定位结果，。视频定位的效果要远远优于WiFi定位的效果，因此直接采用视频定位的结果代替WiFi定位的结果。对于没有找到匹配的视频定位的对象，直接使用WiFi定位的结果左右定位结果输出。
如图4、图5所示，根据本发明的一个实施例，一种室内定位系统，包括无线定位装置10、影像定位装置20和中央控制器30：
所述无线定位装置10包括无线定位获取模块11，用于根据每个移动终端接收到无线信号的强度信息，获取每个移动终端对应每位用户的无线定位数据。所述无线定位装置10还包括路由器等，此处不再赘述。
所述影像定位装置20包括影像定位获取模块21，用于根据摄像头采集的影像画面信息，获取所述影像画面信息中各位用户的影像定位数据；所述影像定位装置20还包括摄像头等，此处不再赘述。
所述中央控制器30包括计算模块31，用于根据多个所述无线定位数据、多个影像定位数据，计算出所述无线定位数据、影像定位数据之间的无线影像定位距离；
所述中央控制器30包括矩阵生成模块32，用于根据多个所述无线影像定位距离，得到含有所述无线影像定位距离的邻接矩阵。
所述计算模块31，还用于在所述无线影像定位距离对应的置信概率满足预设置信概率(例如大于90％)时，根据所述无线定位数据对应的无线定位距离、影像定位数据对应的影像定位距离，计算出所述置信距离阈值。所述置信距离阈值按照以下公式计算得到：dthreshold＝de+dv；其中，de为无线定位距离，dv为影像定位距离。
所述中央控制器30包括查找模块33，用于遍历所述邻接矩阵，查找出所述邻接矩阵中大于置信距离阈值的无线影像定位距离；
所述中央控制器30包括权重调整模块35，用于将查找出的无线影像定位距离设置为预设数值(预设数值足够大，远远大于无线影像定位距离，例如是无线影像定位距离的上百倍)，来调整所述邻接矩阵的矩阵权重。
所述中央控制器30包括匹配模块34，用于对调整矩阵权重后的邻接矩阵进行匹配求解，匹配出一个或多个所述无线定位数据对应的影像定位数据；
所述查找模块33，还用于根据匹配出的一组或多组无线定位数据、影像定位数据的无线影像定位距离，查找出小于置信距离阈值的无线影像定位距离；
所述匹配模块34，用于根据查找出的一个或多个无线影像定位距离，以及该无线影像定位距离对应的无线定位数据、影像定位数据，匹配出含有用户身份信息的融合定位信息。若无线定位数据匹配到的影像定位数据，则采用无线定位数据中的用户身份信息、影像定位数据中的位置信息，从而得到含有用户身份信息的融合定位信息。若无线定位数据没有匹配到的影像定位数据，则直接采用无线定位数据。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10、根据每个移动终端接收到无线信号的强度信息，获取每个移动终端对应每位用户的无线定位数据；
S20、根据摄像头采集的影像画面信息，获取所述影像画面信息中各位用户的影像定位数据；
S30、根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有用户身份信息的融合定位信息。
2.如权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，所述步骤S30进一步包括：
S31、根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有无线影像定位距离的邻接矩阵；
S32、遍历所述邻接矩阵，调整所述邻接矩阵的矩阵权重；
S33、对调整矩阵权重后的邻接矩阵进行匹配求解，匹配出所述无线定位数据对应的影像定位数据；
S34、根据匹配出的无线定位数据、影像定位数据的无线影像定位距离，得到含有用户身份信息的融合定位信息。
3.如权利要求2所述的室内定位方法，其特征在于，所述步骤S31进一步包括：
S311、根据所述无线定位数据、影像定位数据，计算出所述无线定位数据、影像定位数据之间的无线影像定位距离；
S312、根据所述无线影像定位距离，得到含有所述无线影像定位距离的邻接矩阵。
4.如权利要求3所述的室内定位方法，其特征在于，所述步骤S32进一步包括：
S321、遍历所述邻接矩阵，查找出所述邻接矩阵中大于置信距离阈值的无线影像定位距离；
S322、将查找出的无线影像定位距离设置为预设数值，来调整所述邻接矩阵的矩阵权重。
5.如权利要求3所述的室内定位方法，其特征在于，所述步骤S34进一步包括：
S341、根据匹配出的无线定位数据、影像定位数据的无线影像定位距离，查找出小于置信距离阈值的无线影像定位距离；
S342、根据查找出的无线影像定位距离，以及该无线影像定位距离对应的无线定位数据、影像定位数据，匹配出含有用户身份信息的融合定位信息。
6.如权利要求3～5中任意一项所述的室内定位方法，其特征在于，在所述步骤S31进一步包括：
S313、在所述无线影像定位距离对应的置信概率满足预设置信概率时，根据所述无线定位数据对应的无线定位距离、影像定位数据对应的影像定位距离，计算出所述置信距离阈值。
7.如权利要求6所述的室内定位方法，其特征在于：
所述步骤S313中所述的置信距离阈值dthreshol，按照以下公式计算得到：其中，de为无线定位距离，dv为影像定位距离。
8.一种应用在如权利要求1～7中任意一项所述的室内定位方法的定位系统，包括无线定位装置和影像定位装置，其特征在于：
所述无线定位装置包括无线定位获取模块，用于根据每个移动终端接收到无线信号的强度信息，获取每个移动终端对应每位用户的无线定位数据；
所述影像定位装置包括影像定位获取模块，用于根据摄像头采集的影像画面信息，获取所述影像画面信息中各位用户的影像定位数据；
中央控制器，用于根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有用户身份信息。
9.如权利要求8所述的定位系统，其特征在于，所述中央控制器包括：
矩阵生成模块，用于根据所述无线定位数据、影像定位数据，得到含有无线影像定位距离的邻接矩阵；
权重调整模块，用于遍历所述邻接矩阵，调整所述邻接矩阵的矩阵权重；
匹配模块，用于对调整矩阵权重后的邻接矩阵进行匹配求解，匹配出所述无线定位数据对应的影像定位数据；
定位控制模块，用于根据匹配出的无线定位数据、影像定位数据的无线影像定位距离，得到含有用户身份信息的融合定位信息。
10.如权利要求9所述的定位系统，其特征在于，所述中央控制器还包括：
计算模块，用于根据所述无线定位数据、影像定位数据，计算出所述无线定位数据、影像定位数据之间的无线影像定位距离；
所述矩阵生成模块，用于根据所述无线影像定位距离，得到含有所述无线影像定位距离的邻接矩阵。
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