CN108924742B - 一种在管廊通道内基于ap设备和摄像头的共同定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种在管廊通道内基于AP设备和摄像头的共同定位方法，步骤如下：1、首先采集固定的AP设备的坐标信息；2、进行AP设备信号强度和距离多次采样；3、AP设备采取两点定位法，但在AP设备定位结果误差大于预设误差值的时候，则采用步骤5中摄像头定位法来进行定位；4、AP设备采取两点定位法；5、摄像头定位法；本发明以AP设备定位为主，摄像头定位距离为辅，表面上摄像头和AP设备定位方案不同，关联性较小；在手机定位误差过大的时候，根据信号强度离手机最近的两个AP设备，以及AP设备的坐标信息去查询找到最近的摄像头；2、手机设备将当前使用人员基本信息上报给后台系统，最终提升了管廊内部人员定位准确度。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及一种在管廊通道内基于AP设备和摄像头的共同定位方法。
背景技术
目前，通过无线接入点(包括无线路由器)组成的无线局域网络(WLAN)，可以实现复杂环境中的定位、监测和追踪任务。它以网络节点(AP)设备的位置信息为基础和前提，采用经验测试和信号传播模型相结合的方式，对已接入的移动设备进行位置定位，最高精确度大约在1米至20米之间。如果定位测算仅基于当前连接的AP接入点，而不是参照周边AP设备的信号强度合成图，则AP设备定位就很容易存在误差。
另外，AP设备常能覆盖半径数十米左右的区域，但是很容易受到其他信号的干扰，从而影响其精度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种在管廊通道内基于AP设备和摄像头的共同定位方法，提高仅有AP设备定位的精确度。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种在管廊通道内基于AP设备和摄像头的共同定位方法，包括如下步骤：
步骤(1)、首先采集固定的AP设备的坐标信息，使其能够在地图上标注出来，并且每个AP设备之间的距离是100米，当使用带有连接无线网络功能的智能手机设备处在管廊中；智能手机扫描局域网列表，局域网列表会显示当前可连接的AP设备，每个AP设备都有自己的BSSID；
步骤(2)、进行AP设备信号强度和距离多次采样，取平均值；如图1所示，其中：纵坐标为信号强度，横坐标为手机设备距离AP设备的距离(单位：10米)
由于管廊内部是一个通道，可以将其抽象成一条线，只采取一个AP设备进行定位，会导致定位信息不准确，只能定位到AP设备周围大致一圈的范围，为了提高AP定位准确度，缩小定位范围；
步骤(3)、AP设备采取两点定位法，是将两个AP设备分别以自己为圆心，定位距离为半径的画圆，相交区域为定位到的位置，以减少误差；但是在出现两个圆相交但是相交范围过大，或者两个圆相离并且圆相离距离太远，即在AP设备定位结果误差大于预设误差值的时候，则采用步骤(5)中摄像头定位法来进行定位；
步骤(4)、AP设备采取两点定位法，是使用两个AP设备进行定位，分别以各自AP设备为圆心，手机设备和AP设备的距离为半径画圆，这样就会产生两个圆，理论上这两个圆应该会有一个切点；但考虑到实际中由于设备所处环境问题，AP设备的信号会受到一些不同程度的干扰，导致手机设备测出来的距离有偏差，从而使两个圆的半径有偏差，导致定位有错误；传统单个AP设备的定位误差在1到数十米，我们预设规定本发明的有效误差在10米内。
若两个圆有相交部分，连接两个圆心形成一条直线，被两个圆切断的部分的长度小于预设误差值(小于10米)；即两个AP设备检测的距离误差小于预设误差值(小于10米)，即是有效误差，则执行步骤(4.1)：根据AP设备的检测距离减去误差平均值来作为最终检测结果；
若两个圆没有相交部分，连接两个圆心，被两个圆切断的部分的长度小于预设误差值(小于10米)；即两个AP设备检测距离误差小于预设误差值，即是有效误差，则执行步骤(4.2)：根据AP设备的检测距离减去误差平均值来作为最终检测结果；
若两个AP设备检测的距离误差大于预设误差值(不管有没有相交)，那本次定位检测结果无效，一般这种情况出现在AP设备信号出现比较大的干扰导致，出现这种情况，则执行步骤(4.3)：1)手机设备发送AP定位失败给服务器，并将距离最近的两个AP设备BSSID发送给服务器，2)服务器根据BSSID来寻找最近的AP设备，并获取其坐标位置，3)服务端寻找距离AP设备最近的摄像头设备进行人员距离计算，通过步骤(5)中摄像头定位法来进行定位；
步骤(5)、摄像头定位法
管廊中的摄像头M，摄像头距离地面高度H，摄像头焦距f为已知常量，使用手机设备的待测人员距离摄像头的垂直高度为h，该高度h能够用摄像头的高度H减去手持手机设备的待测人员高度n来获得，手持手机设备的待测人员一般是管廊工作人员的身高，在系统的数据库里有身高记录，那么计算得到高度h为H-n；
步骤(5.1)、采用摄像头对待测人员每间隔一秒连续抓拍，获取当前待测人员的图像；
步骤(5.2)、对待测人员的图像进行处理：在某个时刻，取出抓拍到的第一张图像，提取待测人员的轮廓，然后计算该待测人员的轮廓的高度a1；那么如何得到高度a1具体如下操作流程：
步骤(5.2.1)、先将待测人员的图像经过二值化处理，二值化处理：图片每个像素点都由RGB确定，每个像素都有0到255的256个值，每个值都有不一样的颜色，其中255代表白色，0代表黑色，二值化就是将图片的所有像素，通过和图片生成的阈值比较，小于等于阈值的像素点，记为0，大于阈值的像素点记为255，最终图像会被转化成一幅黑白图(阈值可以根据灰度直方图等算法来求出)；
步骤(5.2.2)、接着将第二张图片按照上述二值化的方式进行处理得到第二张黑白图，对比两张黑白图(主要对比像素点)，由于摄像头拍摄位置不变，变化像素的就是拿着手机设备的待测人员，那么在第二张黑白图中获取到人员轮廓，通过像素分布计算得到待测人员在黑白图中的高度，即得到该待测人员的轮廓的高度a1；
通过图像处理得到该待测人员的轮廓的高度a1，令图像的高度(单位：像素)减去高度a1(单位：像素)为长度a(a为图像中待测人员的头顶到摄像头拍摄顶部的这一段距离)，此时a的长度单位是像素，需要把它转化为厘米或者毫米这样常用度量单位才能用于计算距离。
一般摄像头都有成像尺寸规格，假设摄像头的成像尺寸是800毫米*450毫米，而图像像素尺寸是1920*1080，即成像高度尺寸是400毫米，a对应的常用度量尺寸记为a`，a`/450＝a/1080，那么通过比例将a从像素值转换成常用度量单位，从而用于接下来的计算。
至此，a、f、h的长度都已知；根据相似三角形的性质得到a÷f＝h÷X,那么X＝h×f÷a，就得到待测人员与摄像头的间距X；而摄像头的坐标在管廊系统中会被提前记录测量，即摄像头的坐标点就是已知的，从而根据待测人员相对摄像头的距离，即得到待测人员的坐标位置。
其中，部分专业名词解释：
BSSID：一种特殊的点对点局域网的应用，也称为Basic Service Set(BSS)，一群计算机设定相同的BSS名称，即可自成一个group。每个BSS都会被赋予一个BSSID，它是一个长度为48位的二进制标识符，用来识别不同的BSS)，简单说，BSSID是局域网中AP设备的唯一标志(类似于计算机中的mac地址)。
AP：无线访问接入点，英文Wireless Access Point，简称AP。
本发明的有益效果为：
本发明以AP设备定位为主，摄像头定位距离为辅，表面上摄像头和AP设备定位方案不同，关联性较小，实际上，两者关联比较密切：1、在智能手机定位误差过大的时候，可以根据信号强度离智能手机最近的两个AP设备，由于管廊内部摄像头和AP设备都有坐标位置信息，可以根据AP设备的坐标信息去查询找到最近的摄像头，这样会减少系统查找摄像头所消耗的时间；2、智能手机设备可以将当前使用人员基本信息(如：人员ID等)上报给后台系统，后台系统最终根据人员ID获取到精确的人员身高信息，最终提升了管廊内部人员定位准确度。
附图说明
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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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。
图1是本发明中AP设备信号强度和距离多次采样统计示意图；
图2是本发明中采用AP设备采取两点定位法中两个圆有相交的结构示意图；
图3是本发明中采用AP设备采取两点定位法中两个圆没有相交的结构示意图；
图4是本发明中摄像头定位的结构原理图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
如图1～4所示，本发明提供一种在管廊通道内基于AP设备和摄像头的共同定位方法的具体实施例，包括如下步骤：
步骤(1)、首先采集固定的AP设备的坐标信息，使其能够在地图上标注出来，并且每个AP设备之间的距离是100米，当使用带有连接无线网络功能的智能手机设备处在管廊中；智能手机扫描局域网列表，局域网列表会显示当前可连接的AP设备，每个AP设备都有自己的BSSID；
步骤(2)、进行AP设备信号强度和距离多次采样，取平均值；如图1所示，其中：纵坐标为信号强度，横坐标为手机设备距离AP设备的距离(单位：10米)
由于管廊内部是一个通道，可以将其抽象成一条线，只采取一个AP设备进行定位，会导致定位信息不准确，只能定位到AP设备周围大致一圈的范围，为了提高AP定位准确度，缩小定位范围；
步骤(3)、AP设备采取两点定位法，是将两个AP设备分别以自己为圆心，定位距离为半径的画圆，相交区域为定位到的位置，以减少误差；但是在出现两个圆相交但是相交范围过大，或者两个圆相离并且圆相离距离太远，即在AP设备定位结果误差大于预设误差值的时候，则采用步骤(5)中摄像头定位法来进行定位；
步骤(4)、AP设备采取两点定位法，是使用两个AP设备进行定位，分别以各自AP设备为圆心，手机设备和AP设备的距离为半径画圆，这样就会产生两个圆，理论上这两个圆应该会有一个切点；但考虑到实际中由于设备所处环境问题，AP设备的信号会受到一些不同程度的干扰，导致手机设备测出来的距离有偏差，从而使两个圆的半径有偏差，导致定位有错误；传统单个AP设备的定位误差在1到数十米，本发明实施例规定的有效误差在10米内。
若两个圆有相交部分，连接两个圆心形成一条直线，被两个圆切断的部分的长度小于预设误差值10米；即两个AP设备检测的距离误差小于预设误差值10米，即是有效误差，则执行步骤(4.1)：根据AP设备的检测距离减去误差平均值来作为最终检测结果；
如图2所示，AP1和AP2设备之间距离100米，手机根据AP1设备的信号强度，结合以上采样图，判断AP1设备到点D的距离为40米；根据AP2设备的信号强度，计算判断距离AP2设备到点C的距离为68米，40+68＝108，即超出了两个AP设备的相对距离，那么理论上智能手机的定位范围应该在线段CD上，即误差为线段CD，我们取线段CD的中间点E作为最终的检测定位点，其中CD的长度为108减去100为8米，就是说误差长度为8米，那么AP1设备到E的距离为40减去CD的一半为36米。最后手机将距离AP1设备和AP2设备的距离通过网络传给服务器程序，服务器程序根据AP1设备或者AP2设备在地图中的坐标和手机的相对距离，即可计算出手机设备在管廊地图中的具体位置。
若两个圆没有相交部分，连接两个圆心，被两个圆切断的部分的长度小于预设误差值10米；即两个AP设备检测距离误差小于预设误差值10米，即是有效误差，则执行步骤(4.2)：根据AP设备的检测距离减去误差平均值来作为最终检测结果；
如图3所示，AP1设备和AP2设备之间距离100米，手机根据AP1设备的信号强度，结合采样图，判断AP1设备到点D距离为40米，根据AP2设备的信号强度，计算判断距离AP2设备到点C的距离为50米，40+50＝90，即达不到两个AP设备的相对距离，那么理论上智能手机的定位范围应该在线段DC上，即误差为线段DC，我们取线段DC的中间点E作为最终的检测定位点，其中CD的长度为100减去90为10米，就是说误差长度为10米，那么AP1设备到E的距离为40加上CD的一半为45米，AP2设备到E点的长度为50+10÷2＝55米。与1相似，手机将距离AP1设备和AP2设备的距离通过网络传给服务器程序，服务器程序根据AP1设备或者AP2设备在地图中的坐标和手机的相对距离，即可计算出手机设备在管廊地图中的具体位置。
若两个AP设备检测的距离误差大于预设误差值10米(不管有没有相交)，那本次定位检测结果无效，一般这种情况出现在AP设备信号出现比较大的干扰导致，出现这种情况，则执行步骤(4.3)：1)手机设备发送AP定位失败给服务器，并将距离最近的两个AP设备BSSID发送给服务器，2)服务器根据BSSID来寻找最近的AP设备，并获取其坐标位置，3)服务端寻找距离AP设备最近的摄像头设备进行人员距离计算，通过步骤(5)中摄像头定位法来进行定位。
步骤(5)、摄像头定位法
如图所示，由于摄像头固定，可以测量获得其高度，管廊中的摄像头M，摄像头距离地面高度H，摄像头焦距f为已知常量，使用手机设备的待测人员距离摄像头的垂直高度为h，该高度h能够用摄像头的高度H减去手持手机设备的待测人员高度n来获得，手持手机设备的待测人员一般是管廊工作人员的身高，在系统的数据库里有身高记录，那么计算得到高度h为H-n；
步骤(5.1)、采用摄像头对待测人员每间隔一秒连续抓拍，获取当前待测人员的图像；
步骤(5.2)、对待测人员的图像进行处理：在某个时刻，取出抓拍到的第一张图像，提取待测人员的轮廓，然后计算该待测人员的轮廓的高度a1；那么如何得到高度a1具体如下操作流程：
步骤(5.2.1)、先将待测人员的图像经过二值化处理，二值化处理：图片每个像素点都由RGB确定，每个像素都有0到255的256个值，每个值都有不一样的颜色，其中255代表白色，0代表黑色，二值化就是将图片的所有像素，通过和图片生成的阈值比较，小于等于阈值的像素点，记为0，大于阈值的像素点记为255，最终图像会被转化成一幅黑白图(阈值可以根据灰度直方图等算法来求出)；
步骤(5.2.2)、接着将第二张图片按照上述二值化的方式进行处理得到第二张黑白图，对比两张黑白图(主要对比像素点)，由于摄像头拍摄位置不变，变化像素的就是拿着手机设备的待测人员，那么在第二张黑白图中获取到人员轮廓，通过像素分布计算得到待测人员在黑白图中的高度，即得到该待测人员的轮廓的高度a1；
通过图像处理得到该待测人员的轮廓的高度a1，令图像的高度(单位：像素)减去高度a1(单位：像素)为长度a(a为图像中待测人员的头顶到摄像头拍摄顶部的这一段距离)，此时a的长度单位是像素，需要把它转化为厘米或者毫米这样常用度量单位才能用于计算距离。
一般摄像头都有成像尺寸规格，假设摄像头的成像尺寸是800毫米*450毫米，而图像像素尺寸是1920*1080，即成像高度尺寸是400毫米，a对应的常用度量尺寸记为a`，a`/450＝a/1080，那么通过比例将a从像素值转换成常用度量单位，从而用于接下来的计算。
至此，a、f、h的长度都已知；根据相似三角形的性质得到a÷f＝h÷X,那么X＝h×f÷a，就得到待测人员与摄像头的间距X；而摄像头的坐标在管廊系统中会被提前记录测量，即摄像头的坐标点就是已知的，从而根据待测人员相对摄像头的距离，即得到待测人员的坐标位置。
本发明以AP设备定位为主，摄像头定位距离为辅，表面上摄像头和AP设备定位方案不同，关联性较小，实际上，两者关联比较密切：1、在智能手机定位误差过大的时候，可以根据信号强度离智能手机最近的两个AP设备，由于管廊内部摄像头和AP设备都有坐标位置信息，可以根据AP设备的坐标信息去查询找到最近的摄像头，这样会减少系统查找摄像头所消耗的时间；2、智能手机设备可以将当前使用人员基本信息(如：人员ID等)上报给后台系统，后台系统最终根据人员ID获取到精确的人员身高信息，最终提升了管廊内部人员定位准确度。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (1)
1.一种在管廊通道内基于AP设备和摄像头的共同定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤(1)、首先采集固定的AP设备的坐标信息，使其能够在地图上标注出来，并且每个AP设备之间的距离是100米，当使用带有连接无线网络功能的智能手机设备处在管廊中；智能手机扫描局域网列表，局域网列表会显示当前可连接的AP设备，每个AP设备都有自己的BSSID；
步骤(2)、进行AP设备信号强度和距离多次采样，取平均值；
步骤(3)、AP设备采取两点定位法，是将两个AP设备分别以自己为圆心，定位距离为半径的画圆，相交区域为定位到的位置，以减少误差；即在AP设备定位结果误差大于预设误差值的时候，则采用步骤(5)中摄像头定位法来进行定位；
步骤(4)、AP设备采取两点定位法，是使用两个AP设备进行定位，分别以各自AP设备为圆心，手机设备和AP设备的距离为半径画圆，这样就会产生两个圆；
若两个圆有相交部分，连接两个圆心形成一条直线，被两个圆切断的部分的长度小于预设误差值；即两个AP设备检测的距离误差小于预设误差值，即是有效误差，则执行步骤(4.1)：根据AP设备的检测距离减去误差平均值来作为最终检测结果；
若两个圆没有相交部分，连接两个圆心，被两个圆切断的部分的长度小于预设误差值；即两个AP设备检测距离误差小于预设误差值，即是有效误差，则执行步骤(4.2)：根据AP设备的检测距离减去误差平均值来作为最终检测结果；
若两个AP设备检测的距离误差大于预设误差值，那本次定位检测结果无效，则执行步骤(4.3)：1)手机设备发送AP定位失败给服务器，并将距离最近的两个AP设备BSSID发送给服务器，2)服务器根据BSSID来寻找最近的AP设备，并获取其坐标位置，3)服务端寻找距离AP设备最近的摄像头设备进行人员距离计算，通过步骤(5)中摄像头定位法来进行定位；
步骤(5)、摄像头定位法
管廊中的摄像头M，摄像头距离地面高度H，摄像头焦距f为已知常量，使用手机设备的待测人员距离摄像头的垂直高度为h，该高度h能够用摄像头的高度H减去手持手机设备的待测人员高度n来获得，那么计算得到高度h为H-n；
步骤(5.1)、采用摄像头对待测人员每间隔一秒连续抓拍，获取当前待测人员的图像；
步骤(5.2)、对待测人员的图像进行处理：在某个时刻，取出抓拍到的第一张图像，提取待测人员的轮廓，然后计算该待测人员的轮廓的高度a1；
步骤(5.2.1)、先将待测人员的图像经过二值化处理，图片每个像素点都由RGB确定，每个像素都有0到255的256个值，每个值都有不一样的颜色，其中255代表白色，0代表黑色，二值化就是将图片的所有像素，通过和图片生成的阈值比较，小于等于阈值的像素点，记为0，大于阈值的像素点记为255，最终图像会被转化成一幅黑白图；
步骤(5.2.2)、接着将第二张图片按照上述二值化的方式进行处理得到第二张黑白图，对比两张黑白图，由于摄像头拍摄位置不变，变化像素的就是拿着手机设备的待测人员，那么在第二张黑白图中获取到人员轮廓，通过像素分布计算得到待测人员在黑白图中的高度，即得到该待测人员的轮廓的高度a1；
通过图像处理得到该待测人员的轮廓的高度a1，令图像的高度减去高度a1为长度a，其中图像的高度、高度a1、长度a的单位均为像素；至此，a、f、h的长度都已知；
根据相似三角形的性质得到a÷f＝h÷X,那么X＝h×f÷a，就得到待测人员与摄像头的间距X；而摄像头的坐标在管廊系统中会被提前记录测量，从而根据待测人员相对摄像头的距离，即得到待测人员的坐标位置。
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