CN107958040A - 一种用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统 - Google Patents

一种用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，属于室内定位技术领域，所述智能系统包括智能识别模块、智能管理模块和云端机器学习模块，所述智能识别模块包括室内地图建模和识别模块、物品识别模块、物品定位模块，所述智能管理模块包括显示模块、室内物品数据库，所述云端机器学习模块包括地图识别模块、物品识别模块。结合和改进最新计算机视觉和定位技术的研究成果，搭建了一套精度高、响应快、成本低、稳定性高的用于室内物品识别、定位、管理的系统，将千万家庭从日常繁琐的对室内物品的归纳、跟踪和寻找中解放出来，让用户随时找到需要的物品，管理所有物品和分析所有物品，填补市场上该领域的空白。

Description

一种用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统
技术领域
本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统。
背景技术
对物体的精确追踪定位是链接“物”和“电”的第一步，也是实现物联网飞跃的最重要的一步。现有全球卫星定位系统可实现精确度为4米的室外定位，显然对于室内物品或人员的定位是远远不足的。国内外研究和应用较多的室内定位技术主要包括：红外线定位、WiFi定位、超声波定位、射频识别定位、蓝牙定位、超带宽定位，他们各有优点和局限性。
红外线的技术已经比较成熟，用于室内定位精度较高。但是由于红外线穿透性极差，只能视距传播，当标识被遮挡时就不能正常工作，极易受光照等环境因素影响。加上红外线的传输距离短，需要在每个遮挡背后、甚至转角都安装接收端，布局复杂，使得成本提升，而定位效果有限。
Wi-Fi定位可以在广泛的应用领域内实现复杂的大范围定位、监测和追踪任务，总精度比较高，但是用于室内定位的精度只能达到2米左右，无法做到精准定位。
超声波室内定位整体精度很高，达到了厘米级，结构相对简单，有一定的穿透性而且超声波本身具有很强的抗干扰能力，但是超声波在空气中的衰减较大，不适用于大型场合，加上反射测距时受多径效应和非视距传播影响很大，造成需要精确分析计算的底层硬件设施投资，成本太高。
射频识别室内定位技术作用距离很近，但它可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的信息，且由于电磁场非视距等优点，传输范围很大，而且标识的体积比较小，造价比较低。但其不具有通信能力，抗干扰能力较差，不便于整合到其他系统之中，且用户的安全隐私保障和国际标准化都不够完善。
蓝牙传输不受视距的影响，但对于复杂的空间环境，蓝牙系统的稳定性稍差，受噪声信号干扰大，且在于蓝牙器件和设备的价格比较昂贵。
超宽带定位技术具有穿透力强、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低、能提供精确定位精度等优点，但由于新加入的盲节点也需要主动通信使得功耗较高，而且事先也需要布局，使得成本无法降低。
发明内容
本发明提供的一种用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，实现厘米级室内物品定位，克服现有室内定位技术存在的定位精度不高、抗干扰能力差、系统稳定性差、成本高等问题。
本发明提供了一种用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，包括智能识别模块、智能管理模块和云端机器学习模块，
所述智能识别模块包括室内地图建模和识别模块、物品识别模块、物品定位模块，所述智能管理模块包括显示模块、室内物品数据库，所述云端机器学习模块包括地图识别模块、物品识别模块，
所述室内地图建模和识别模块根据室内智能终端采集的图片以及加载云端机器学习模块的地图识别模块生成室内地图，识别并输出不同房间类型；
所述智能识别模块的物品识别模块根据室内智能终端采集的图片以及加载云端机器学习模块的物品识别模块识别并输出物品识别结果；
所述物品定位模块根据室内地图建模和识别模块生成的室内地图以及智能识别模块的物品识别模块输出的物品识别结果确定物品在地图上的位置；
所述显示模块用于显示室内地图、房间类型、物品的识别结果；
所述室内物品数据库用于存储智能管理模块的信息作为云端机器学习模块的训练样本来源；
所述云端机器学习模块的地图识别模块利用机器学习技术训练一个能够识别出室内不同房间类型的模型；
所述云端机器学习模块的物品识别模块利用机器学习技术训练一个能够识别出室内不同物品类型的模型。
进一步的，所述云端机器学习模块还包括物品分类模块，所述物品分类模块利用机器学习技术训练一个能够对室内不同物品分类的模型。
进一步的，所述云端机器学习模块还包括总体分析和建议模块，所述总体分析和建议模块利用机器学习技术训练一个能够提供对用户生活习惯进行分析并给用户提供建议的模型。
进一步的，所述智能识别模块还包括物品分类模块，所述物品分类模块根据智能识别模块的物品识别模块输出的物品识别结果以及加载云端机器学习模块的物品分类模块，对物品进行分类并输出分类结果。
进一步的，所述智能识别模块还包括物品信息收集模块，所述物品信息收集模块根据室内智能终端采集的图片以及智能识别模块的室内地图建模和识别模块生成的室内地图，将室内物品的基本属性信息添加到室内物品数据库。
进一步的，所述智能管理模块还包括物品分类管理模块，所述物品分类管理模块根据智能识别模块的物品分类模块输出的物品分类结果、智能识别模块的物品定位模块确定的物品在地图上的位置以及智能识别模块的物品信息收集模块添加的物品的基本属性，为用户提供对物品的查询和跟踪，并通过智能管理模块的显示模块进行显示。
进一步的，所述智能管理模块还包括室内布局总览和虚拟物品交换模块，根据智能管理模块的显示模块显示的室内地图、房间类型、物品的识别结果以及智能管理模块的物品分类管理模块提供的物品查询和跟踪功能，用户可以变换目标物品以及物品的位置。
进一步的，所述智能管理模块还包括室内物品组织模块，所述室内物品组织模块根据室内物品数据库存储的智能管理模块的信息将功能近似的物品放在一个群组中，并通过智能管理模块的显示模块显示，供用户调用。
进一步的，所述智能管理模块还包括总体分析和建议模块，所述总体分析和建议模块根据室内物品数据库存储的智能管理模块的信息以及加载云端机器学习模块的总体分析和建议模块，对用户生活习惯进行分析并给用户提供建议，并将对用户生活习惯进行分析和提供建议的结果通过显示模块显示。
进一步的，所述智能识别模块的室内地图建模和识别模块、物品识别模块、物品定位模块、物品分类模块、物品信息收集模块均利用用户通过用户输入模块手动输入的信息作为智能识别模块的信息补充。
本发明的有益效果：
该发明结合和改进最新计算机视觉和定位技术的研究成果，搭建了一套精度高、响应快、成本低的用于室内物品识别、定位、管理的系统，将千万家庭从日常繁琐的对室内物品的归纳、跟踪和寻找中解放出来，让用户随时找到需要的物品，填补市场上该领域的空白。同时，结合云计算和大数据挖掘技术，可以对用户的资产动态、消费习惯做出分析，为用户提供精确的历史数据，并可对未来的消费行为做出预测和建议；对用户特定事件需求的物品做智能的推荐；给用户提供物品归纳的建议；计算家庭物品总价值，为购买家庭保险提供参考；追踪家庭物品库存，为用户理性消费提供依据等。
附图说明
图1为本发明智能系统实施例的结构框图；
图2为本发明智能系统应用过程的逻辑框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，不能理解为对本发明具体保护范围的限定。
实施例
参照图1，本实施例以将用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统应用于家庭为例，本实施例智能系统包括智能识别模块、智能管理模块和云端机器学习模块，
所述智能识别模块包括室内地图建模和识别模块、物品识别模块、物品定位模块，所述智能管理模块包括显示模块、室内物品数据库，所述云端机器学习模块包括地图识别模块、物品识别模块，
所述室内地图建模和识别模块根据室内智能终端采集的图片以及加载云端机器学习模块的地图识别模块生成室内地图，识别并输出不同房间类型。所述智能终端为安装或放置在室内的带有摄像头的智能终端，比如机器人、智能手机、平板电脑、智能安防系统等。所述室内地图建模和识别模块基于Visual SLAM(视觉即时定位与地图构建)技术，根据室内物品的相对坐标，生成整个室内的二维/三维地图，室内物品的位置可以在地图中显示。所述房间类型指的是比如客厅、洗手间、卧室等。
所述智能识别模块的物品识别模块根据室内智能终端采集的图片以及加载云端机器学习模块的物品识别模块识别并输出物品识别结果。比如可以识别出物品是沙发、餐桌、电视等。
所述物品定位模块根据室内地图建模和识别模块生成的室内地图以及智能识别模块的物品识别模块输出的物品识别结果确定物品在地图上的位置。
所述显示模块用于显示室内地图、房间类型、物品的识别结果。显示模块以智能识别模块的室内地图建模和识别模块、物品识别模块、物品定位模块的输出结果作为输入，将生成的整个室内的二维/三维地图、室内的物品以及物品的位置显示出来。
所述室内物品数据库用于存储智能管理模块的信息作为云端机器学习模块的训练样本来源。
所述云端机器学习模块的地图识别模块以室内物品数据库为输入，利用机器学习技术训练一个能够识别出室内不同房间类型的模型。用户也可以提供新的样本，改进训练好的模型。
所述云端机器学习模块的物品识别模块以室内物品数据库为输入，利用机器学习技术训练一个能够识别出室内不同物品类型的模型。用户也可以提供新的样本，改进训练好的模型。
作为本实施例的另一个优选实施方式，所述云端机器学习模块还包括物品分类模块，所述智能识别模块还包括物品分类模块。所述智能识别模块的物品分类模块根据智能识别模块的物品识别模块输出的物品识别结果以及加载云端机器学习模块的物品分类模块，对物品进行分类并输出分类结果。
所述云端机器学习模块的物品分类模块以室内物品数据库为输入，利用机器学习技术训练一个能够对室内不同物品分类的模型。
作为本实施例的另一个优选实施方式，所述智能识别模块还包括物品信息收集模块，所述智能管理模块还包括物品分类管理模块。
所述物品信息收集模块根据室内智能终端采集的图片以及智能识别模块的室内地图建模和识别模块生成的室内地图，将室内物品的基本属性信息添加到室内物品数据库。所述物品的基本属性可以是物品的价格、使用寿命、购买时间等。
所述智能管理模块的物品分类管理模块根据智能识别模块的物品分类模块输出的物品分类结果、智能识别模块的物品定位模块确定的物品在地图上的位置以及智能识别模块的物品信息收集模块添加的物品的基本属性，为用户提供对物品的查询和跟踪，并通过智能管理模块的显示模块进行显示，显示模块可以闪烁显示用户查询的物品的位置，以方便对物品的追踪。
作为本实施例的另一个优选实施方式，所述智能管理模块还包括室内布局总览和虚拟物品交换模块，根据智能管理模块的显示模块显示的室内地图、房间类型、物品的识别结果以及智能管理模块的物品分类管理模块提供的物品查询和跟踪功能，用户可以变换目标物品以及物品的位置。比如用户搬入新家时，可以规划一个虚拟的家庭环境布置图。
作为本实施例的另一个优选实施方式，所述智能管理模块还包括室内物品组织模块，所述室内物品组织模块根据室内物品数据库存储的智能管理模块的信息将功能近似的物品放在一个群组中，并通过智能管理模块的显示模块显示，供用户调用。
作为本实施例的另一个优选实施方式，所述云端机器学习模块还包括总体分析和建议模块，所述智能管理模块还包括总体分析和建议模块。所述智能管理模块的总体分析和建议模块根据室内物品数据库存储的智能管理模块的信息以及加载云端机器学习模块的总体分析和建议模块，对用户生活习惯进行分析并给用户提供建议，并将对用户生活习惯进行分析和提供建议的结果通过显示模块显示。为用户提供的建议包括但不限于对用户未来的消费行为做出预测和建议；对用户特定事件需求的物品做智能的推荐；给用户提供物品归纳的建议；计算家庭物品总价值，为购买家庭保险提供参考；追踪家庭物品库存，为用户理性消费提供依据等。
所述云端机器学习模块的总体分析和建议模块以室内物品数据库为输入，利用机器学习技术训练一个能够提供对用户生活习惯进行分析并给用户提供建议的模型。
作为本实施例的另一个优选实施方式，所述智能识别模块的室内地图建模和识别模块、物品识别模块、物品定位模块、物品分类模块、物品信息收集模块均利用用户通过用户输入模块手动输入的信息作为智能识别模块的信息补充。比如：室内地图建模和识别模块无法识别正确的房间类型，用户可以通过手动输入正确的房间类型；物品识别模块无法准确识别物品，用户可以通过手动输入正确的物品名称；物品定位模块无法准确识别物品的位置，用户可以手动输入物品的正确的位置；物品分类模块无法准确识别物体分类，用户可以手动输入正确的物品分类；物品信息收集模块无法准确采集物品的基本属性信息，用户可以手动输入正确的物品基本属性信息。
参照图2，用户通过一个终端设备使用本发明智能系统，在终端设备上用户可以选择需要实现的功能，比如：地图结构化显示、2D/3D地图构建、物品管理、物品组织、数据分析与建议。根据选择的功能，本实施例的智能系统会提示用户进行操作以及做出选择，最终完成用户需求。比如用户要寻找遥控器，可以选择物品管理下的物品查询，如果系统录入了遥控器，则系统自动判别遥控器是否有相关地图信息，如果有地图信息，则系统自动追踪遥控器，从终端设备显示器上会闪烁显示遥控器所在的位置，如果没有地图信息，则可以选择是否要为遥控器建立地图，如果建立地图则系统切换至2D/3D地图构建，如果不需要则查询结束；如果系统没有录入遥控器信息，用户可以手动输入遥控器，将遥控器加入室内物品数据库中，进一步再判别遥控器是否有相关地图信息；当地图显示遥控器位置后，用户到指定位置寻找遥控器，如果找到，则查询结束，否则，系统提示是否启动智能查找，启动智能查找后，系统对遥控器进行智能识别和定位，帮助用户确定遥控器的位置，进而找到遥控器。

Claims (10)

1.一种用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，其特征在于：包括智能识别模块、智能管理模块和云端机器学习模块，
所述智能识别模块包括室内地图建模和识别模块、物品识别模块、物品定位模块，所述智能管理模块包括显示模块、室内物品数据库，所述云端机器学习模块包括地图识别模块、物品识别模块，
所述室内地图建模和识别模块根据室内智能终端采集的图片以及加载云端机器学习模块的地图识别模块生成室内地图，识别并输出不同房间类型；
所述智能识别模块的物品识别模块根据室内智能终端采集的图片以及加载云端机器学习模块的物品识别模块识别并输出物品识别结果；
所述物品定位模块根据室内地图建模和识别模块生成的室内地图以及智能识别模块的物品识别模块输出的物品识别结果确定物品在地图上的位置；
所述显示模块用于显示室内地图、房间类型、物品的识别结果；
所述室内物品数据库用于存储智能管理模块的信息作为云端机器学习模块的训练样本来源；
所述云端机器学习模块的地图识别模块利用机器学习技术训练一个能够识别出室内不同房间类型的模型；
所述云端机器学习模块的物品识别模块利用机器学习技术训练一个能够识别出室内不同物品类型的模型。
2.根据权利要求1所述的用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，其特征在于：所述云端机器学习模块还包括物品分类模块，所述物品分类模块利用机器学习技术训练一个能够对室内不同物品分类的模型。
3.根据权利要求1所述的用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，其特征在于：所述云端机器学习模块还包括总体分析和建议模块，所述总体分析和建议模块利用机器学习技术训练一个能够提供对用户生活习惯进行分析并给用户提供建议的模型。
4.根据权利要求2所述的用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，其特征在于：所述智能识别模块还包括物品分类模块，所述物品分类模块根据智能识别模块的物品识别模块输出的物品识别结果以及加载云端机器学习模块的物品分类模块，对物品进行分类并输出分类结果。
5.根据权利要求4所述的用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，其特征在于：所述智能识别模块还包括物品信息收集模块，所述物品信息收集模块根据室内智能终端采集的图片以及智能识别模块的室内地图建模和识别模块生成的室内地图，将室内物品的基本属性信息添加到室内物品数据库。
6.根据权利要求5所述的用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，其特征在于：所述智能管理模块还包括物品分类管理模块，所述物品分类管理模块根据智能识别模块的物品分类模块输出的物品分类结果、智能识别模块的物品定位模块确定的物品在地图上的位置以及智能识别模块的物品信息收集模块添加的物品的基本属性，为用户提供对物品的查询和跟踪，并通过智能管理模块的显示模块进行显示。
7.根据权利要求6所述的用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，其特征在于：所述智能管理模块还包括室内布局总览和虚拟物品交换模块，根据智能管理模块的显示模块显示的室内地图、房间类型、物品的识别结果以及智能管理模块的物品分类管理模块提供的物品查询和跟踪功能，用户可以变换目标物品以及物品的位置。
8.根据权利要求1所述的用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，其特征在于：所述智能管理模块还包括室内物品组织模块，所述室内物品组织模块根据室内物品数据库存储的智能管理模块的信息将功能近似的物品放在一个群组中，并通过智能管理模块的显示模块显示，供用户调用。
9.根据权利要求3所述的用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，其特征在于：所述智能管理模块还包括总体分析和建议模块，所述总体分析和建议模块根据室内物品数据库存储的智能管理模块的信息以及加载云端机器学习模块的总体分析和建议模块，对用户生活习惯进行分析并给用户提供建议，并将对用户生活习惯进行分析和提供建议的结果通过显示模块显示。
10.根据权利要求5所述的用于室内物品定位、管理以及分析的智能系统，其特征在于：所述智能识别模块的室内地图建模和识别模块、物品识别模块、物品定位模块、物品分类模块、物品信息收集模块均利用用户通过用户输入模块手动输入的信息作为智能识别模块的信息补充。
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