CN110719568B - 一种室内定位方法、装置、介质以及设备 - Google Patents

一种室内定位方法、装置、介质以及设备 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种室内定位方法，该方法包括：获取定位请求；根据该定位请求和用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识的建筑物信息数据库，判断终端设备是否位于某个建筑物的室内；若判断出终端设备位于第一建筑物室内，根据定位请求和WIFI位置信息数据库确定终端设备的位置，向终端设备返回定位结果。该方法通过数据挖掘的方式从历史WIFI定位数据以及建筑物兴趣点中挖掘得到室内定位所需的数据，从而为室内定位打好数据基础，这种数据挖掘的方式效率较高，数据可信度也较高，而且在实际应用过程中，维护和更新两个数据库的实现方式也更为简单，成本更低。另外，本申请还提供了对应的装置、设备以及介质。

Description

一种室内定位方法、装置、介质以及设备
技术领域
本申请涉及定位技术领域，尤其涉及一种室内定位方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
随着物联网设备的性能飞速增强以及基于位置感知的应用的激增，位置感知发挥了越来越重要的作用。在室内和室外的环境下，连续地可靠地提供位置信息可以为用户带来更好的用户体验。室外定位和基于位置的服务已经比较成熟，如基于GPS和地图的位置服务被广泛应用，并成为各种移动设备被使用最多的应用之一。近年来，基于位置服务的相关技术正向室内发展以提供无所不在的基于位置的服务。
目前常用的室内定位技术的解决方案是基于WIFI的解决方案，该解决方案在具体实现时，需要依赖于人工在室内区域中选择大量的位置点作为参考点进行位置指纹采集，从而完成位置指纹库的构建，其中，位置指纹由参考点处的位置坐标和接收信号强度指示信息构成；在定位阶段，采集定位点处的接收信号强度指示信息，并将其与位置指纹库中的位置指纹进行匹配，筛选匹配度最高的前N个位置之后实现位置估算。
这种解决方案完全依赖于人工构建位置指纹库，随着位置指纹密度的要求的提高，其构建工作量将会大量增加，而且，一旦室内环境发生变化，则位置指纹库就需要被及时更新才能保证定位精度，因此，这种解决方案存在成本较高、难以维护、难以大规模推广的缺点。
发明内容
本申请实施例提供了一种室内定位方法、装置以及相关设备，能够基于构建成本低、易于更新维护的WIFI位置信息数据库实现室内定位。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种室内定位方法，所述方法包括：
获取定位请求，所述定位请求中包括终端设备扫描的各WIFI的唯一标识以及与各WIFI对应的接收信号强度；
根据所述定位请求和建筑物信息数据库，判断所述终端设备是否位于某个建筑物的室内，所述建筑物信息数据库用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识；
若判断出所述终端设备位于第一建筑物的室内，则根据所述定位请求和WIFI位置信息数据库，确定所述终端设备的位置；所述WIFI位置信息数据库用于存储与各建筑物的兴趣点具有位置绑定关系的WIFI的位置信息，所述位置绑定关系是根据各建筑物的兴趣点的位置信息和WIFI历史定位数据确定的；
向所述终端设备返回定位结果，所述定位结果包括所述终端设备的位置。
本申请第二方面提供了一种室内定位装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取定位请求，所述定位请求中包括终端设备扫描的各WIFI的唯一标识以及与各WIFI对应的接收信号强度；
判断模块，用于根据所述定位请求和建筑物信息数据库，判断所述终端设备是否位于某个建筑物的室内，所述建筑物信息数据库用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识；
定位模块，用于若判断出所述终端设备位于第一建筑物的室内，则根据所述定位请求和WIFI位置信息数据库，确定所述终端设备的位置；所述WIFI位置信息数据库用于存储与各建筑物的兴趣点具有位置绑定关系的WIFI的位置信息，所述位置绑定关系是根据各建筑物的兴趣点的位置信息和WIFI历史定位数据确定的；
发送模块，用于向所述终端设备返回定位结果，所述定位结果包括所述终端设备的位置。
本申请第三方面提供了一种设备，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令，执行如上述第一方面所述的室内定位方法的步骤。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述第一方面所述的室内定位方法。
本申请第五方面提供了一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述第一方面所述的室内定位方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
在本申请实施例提供的一种室内定位方法中，通过数据挖掘方式从各WIFI的历史定位数据和各建筑物的兴趣点的位置信息中挖掘出WIFI的位置信息，利用所挖掘出的WIFI的位置信息构建生成WIFI位置信息数据库，另外还构建用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识的建筑物信息数据库，进而利用该WIFI位置信息数据库和建筑物信息数据库实现室内定位，具体的，服务器获取到终端设备发送的定位请求之后，根据定位请求和建筑物信息数据库，先判断终端设备是否位于某个建筑物的室内，如果是，服务器再根据定位请求和WIFI位置信息数据库确定终端设备的位置，以向终端设备返回定位结果。在本申请实施例提供的该室内定位方法中，不再利用传统的WIFI位置指纹库，而是另辟蹊径，通过数据挖掘的方式从历史WIFI定位数据以及建筑物兴趣点中挖掘得到室内定位所需的数据，从而为室内定位打好数据基础，这种数据挖掘的方式效率较高，数据可信度也较高，而且在实际应用过程中，维护和更新两个数据库的实现方式也更为简单，成本更低。
附图说明
图1为本申请实施例中一种室内定位方法的应用场景示意图；
图2为本申请实施例中一种室内定位方法的流程示意图；
图3为本申请实施例中一种WIFI位置信息数据库构建方法的流程示意图；
图4为本申请实施例中另一种WIFI位置信息数据库构建方法的流程示意图；
图5为本申请实施例中一种示例性的建筑物的室内平面网格图；
图6为本申请实施例中另一种室内定位方法的应用场景示意图；
图7为本申请实施例中第一种室内定位装置的结构示意图；
图8为本申请实施例中第二种室内定位装置的结构示意图；
图9为本申请实施例中第三种室内定位装置的结构示意图；
图10为本申请实施例中第四种室内定位装置的结构示意图；
图11为本申请实施例中第五种室内定位装置的结构示意图；
图12为本申请实施例中第一种WIFI位置信息数据库构建装置的结构示意图；
图13为本申请实施例中第二种WIFI位置信息数据库构建装置的结构示意图；
图14为本申请实施例中第三种WIFI位置信息数据库构建装置的结构示意图；
图15为本申请实施例中第四种WIFI位置信息数据库构建装置的结构示意图；
图16为本申请实施例中第五种WIFI位置信息数据库构建装置的结构示意图；
图17为本申请实施例中一种室内定位设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
现有的室内定位技术通常基于位置指纹库实现室内定位，而这种位置指纹库的构建完全依赖于人工采集的位置指纹信息，因此，这种位置指纹库通常存在构建成本高、难以维护、难以定时更新等技术问题，针对上述现有技术中存在的技术问题，本申请实施例提供了一种室内定位方法。
下面对本申请实施例提供的室内定位方法的核心技术思路进行介绍：
本申请实施例提供的室内定位方法中，通过数据挖掘的方法从各WIFI的历史定位数据和各建筑物的兴趣点的位置信息中，挖掘出各WIFI的位置信息，进而利用所挖掘出的WIFI的位置信息构建WIFI位置信息数据库；此外，在本申请实施例提供的室内定位方法中，还构建了用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识的建筑物信息数据库。服务器基于上述WIFI位置信息数据库和建筑物信息数据库进行室内定位时，获取终端设备发送的定位请求，该定位请求中包括有终端设备扫描的各WIFI的唯一标识以及各WIFI对应的接收信号强度；进而，服务器根据该定位请求以及上述建筑物信息数据库，判断终端设备是否位于某个建筑物的室内；若判断出终端设备位于第一建筑物的室内，服务器则根据定位请求和上述WIFI位置信息数据库确定终端设备的位置，并向终端设备返回定位结果。
本申请实施例提供的室内定位方法，不再利用传统的WIFI位置指纹库，而是另辟蹊径，通过数据挖掘的方式从历史WIFI定位数据以及建筑物兴趣点中挖掘得到室内定位所需的数据，基于所挖掘得到的数据构建WIFI位置信息数据库和建筑物信息数据库，以为室内定位打好数据基础，采用这种数据挖掘的方式为室内定位技术提供参考数据基础，效率较高，数据可信度也较高，并且在实际应用的过程中，维护和更新的实现方式也更为简单，成本更低。
应理解，本申请实施例提供的定位方法可以应用于提供定位服务的服务器，该服务器具体可以为应用服务器，也可以为Web服务器，在实际应用部署时，该服务器可以为独立服务器，也可以为集群服务器，该服务器可以同时响应于多个终端设备发送的定位请求相应地对其进行定位。
为了便于理解本申请的技术方案，下面以服务器作为执行主体，结合实际应用场景对本申请实施例提供的室内定位方法进行介绍。
参见图1，图1为本申请实施例提供的室内定位方法的应用场景示意图。该应用场景中包括终端设备101、服务器102、建筑物信息数据库103和WIFI位置信息数据库104；其中，终端设备101用于向服务器102发送定位请求，请求定位自身的位置；服务器102用于响应于终端设备101发送的定位请求，实施本申请实施例提供的室内定位方法以实现对终端设备101的定位，服务器102在对终端设备进行定位的过程中，需要参考建筑物信息数据库103存储的各建筑物相关的WIFI的唯一标识，以及WIFI位置信息数据库104存储的与各建筑物的兴趣点具有位置绑定关系的WIFI的位置信息。
应理解，建筑物信息数据库103和WIFI位置信息数据库104可以存储于服务器102中，也可以存储于其他设备上；若建筑物信息数据库103和WIFI位置信息数据库104存储于其他设备上，当服务器102需要对终端设备101进行定位时，可以调用存储于其他设备上的建筑物信息数据库103和WIFI位置信息数据库104，进而基于建筑物信息数据库103和WIFI位置信息数据库104中存储的数据对终端设备101进行室内定位。
当用户需要通过终端设备101发起定位时，用户可以通过操控终端设备101生成定位请求，该定位请求中包括有终端设备101扫描的各WIFI的唯一标识以及各WIFI对应的接收信号强度，并将该定位请求发送至服务器102。
服务器102获取到终端设备101发送的定位请求后，先根据该定位请求和用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识的建筑物信息数据库103，判断终端设备101是否位于某个建筑物的室内。在判断出终端设备101位于第一建筑物的室内的情况下，服务器102进一步根据终端设备101发送的定位请求和WIFI位置信息数据库104，确定终端设备101的位置；进而，服务器102根据所确定的终端设备101的位置生成定位结果，并向终端设备101返回该定位结果。由此，用户可以根据终端设备101接收的定位结果，确定自身当前所处的位置。
需要说明的是，上述室内定位方法，不再利用传统的WIFI位置指纹库进行室内定位，而是通过数据挖掘的方式从历史WIFI定位数据以及建筑物兴趣点中挖掘得到室内定位所需的数据，并基于挖掘得到的数据构建WIFI位置信息数据库和建筑物信息数据库，以为室内定位提供参考数据基础。
需要说明的是，上述图1所述的应用场景仅为一种示例，在实际应用中，本申请实施例提供的室内定位方法还可以应用于其他应用场景，在此不对该室内定位方法的应用场景做任何具体限定。
下面通过实施例对本申请提供的室内定位方法进行介绍。
参见图2，图2为本申请实施例提供的一种室内定位方法的流程示意图。为了便于描述，下述实施例以服务器作为执行主体进行描述。如图2所示，该室内定位方法包括以下步骤：
步骤201：获取定位请求，所述定位请求中包括终端设备扫描的各WIFI的唯一标识以及与各WIFI对应的接收信号强度。
在一种可能的实现方式中，终端设备可以响应于用户的定位需求向服务器发送定位请求。具体的，当用户需要通过终端设备进行定位时，用户可以通过操控终端设备生成定位请求，所生成的定位请求中包括该终端设备当前扫描的各WIFI的唯一标识(MediaAccess Control Address，MAC)以及各WIFI对应的接收信号强度，进而，终端设备将该定位请求发送至用于定位的服务器，以使该服务器获取到该定位请求，并根据该定位请求确定终端设备的当前所处的位置。
在另一种可能的实现方式中，终端设备可以定期向用于定位的服务器发送定位请求，以实现对自身所处的位置进行实时定位。具体的，终端设备可以预先设置定位请求发送周期，如设置每隔30秒向服务器发送一次定位请求，这样，终端设备需要每隔30秒生成并发送一次定位请求，该定位请求中包括终端设备当前扫描到的各WIFI的唯一标识以及各WIFI对应的接收信号强度，进而，终端设备将所生成的定位请求定期发送至服务器，以使服务器获取到该定位请求，并根据该定位请求对终端设备进行实时定位。
需要说明的是，上述定位请求中除了包括终端设备扫描的各WIFI的唯一标识和各WIFI对应的接收信号强度外，还可以包括定位请求生成时间等其他数据，在此不对定位请求中所包括的其他数据做任何限定。
步骤202：根据所述定位请求和建筑物信息数据库，判断所述终端设备是否位于某个建筑物的室内，所述建筑物信息数据库用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识。
服务器接收到终端设备发送的定位请求后，根据该定位请求中的各WIFI的唯一标识和各WIFI对应的接收信号强度，以及建筑物信息数据库中所存储的信息，判断终端设备是否位于某个建筑物的室内。
需要说明的是，上述建筑物信息数据库中存储有各建筑物相关的WIFI的唯一标识，各建筑物相关的WIFI具体可以包括：各建筑物内部署的所有的WIFI以及各建筑物周围部署的WIFI；例如，建筑物信息数据库中所存储的与朝阳大悦城相关的WIFI的唯一标识可以包括：朝阳大悦城内所有商铺的WIFI的唯一标识以及朝阳大悦城周边的所有WIFI的唯一标识。
服务器根据定位请求和建筑物信息数据库，判断终端设备是否位于某个建筑物的室内时，需要先根据终端设备发送的定位请求中各WIFI的唯一标识以及建筑物信息数据库中存储的各建筑物相关的WIFI的唯一标识，确定与该终端设备所处位置相关的建筑物，即先确定该终端设备所处的位置具体属于哪个建筑物的相关范围，建筑物的相关范围具体包括该建筑物的内部以及该建筑物的预设周边范围。
具体实现时，服务器将定位请求中各WIFI的唯一标识与建筑物信息数据库中存储的各建筑物相关的WIFI的唯一标识进行匹配，根据匹配结果确定匹配次数最高的第一建筑物。应理解，服务器所确定出的匹配次数最高的第一建筑物即为与终端设备所处位置相关的建筑物，终端设备所处的位置属于该第一建筑物的相关位置范围，具体的，终端设备所处的位置可能位于该第一建筑物的内部，也可能位于该第一建筑物的预设周边范围。
为了便于理解上述确定第一建筑物的过程，下面对第一建筑物的确定过程进行举例说明：
假设终端设备向服务器发送的定位请求中包括WIFIa、WIFIb、WIFIc、WIFId、WIFIe、WIFIf以及WIFIg的唯一标识，而建筑物信息数据库中存储的与新中关购物中心相关的WIFI的唯一标识包括WIFIa、WIFIb、WIFIc、WIFId、WIFIf、WIFIh、WIFIi以及WIFIj的唯一标识，与欧美汇购物中心相关的WIFI的唯一标识包括WIFIa、WIFIb、WIFIi、WIFIk、WIFIm以及WIFIn的唯一标识。将定位请求中各WIFI的唯一标识与建筑物信息数据库中存储的各建筑物相关的WIFI的唯一标识进行匹配，确定定位请求中各WIFI的唯一标识与新中关购物中心相关的WIFI的唯一标识的匹配次数为5次，与欧美汇购物中心相关的WIFI的唯一标识的匹配次数为2次，与新中关购物中心的匹配次数最多，因此可以确定新中关购物中心为与终端设备所处位置相关的建筑物即第一建筑物，终端设备可能位于新中关购物中心的内部或者周边预设范围内。
在确定出与终端设备所处位置相关的第一建筑物后，即确定出终端设备所处的位置位于第一建筑物的相关范围内后，服务器可以进一步根据与该第一建筑物匹配的第一类WIFI的接收信号强度，判断终端设备所处的位置是否位于该第一建筑物的室内。其中，与第一建筑物匹配的第一类WIFI为定位请求中所包括的WIFI的唯一标识与第一建筑物相关的WIFI的唯一标识重叠的WIFI，例如，定位请求中包括WIFIa、WIFIb、WIFIc、WIFId、WIFIe、WIFIf以及WIFIg的唯一标识，所确定的第一建筑物相关的WIFI的唯一标识中包括WIFIa、WIFIb、WIFIc、WIFId、WIFIf、WIFIh、WIFIi以及WIFIj的唯一标识，其中，定位请求中的WIFI的唯一标识与第一建筑物相关的WIFI的唯一标识重叠的有WIFIa、WIFIb、WIFIc、WIFId以及WIFIf，那么，WIFIa、WIFIb、WIFIc、WIFId以及WIFIf属于第一类WIFI。
判断终端设备是否位于第一建筑物的室内时，服务器可以利用逻辑回归模型和第一类WIFI的接收信号强度值，获取逻辑回归模型输出的概率值；进而，判断逻辑回归模型输出的概率值是否大于概率阈值，若是，则判断得到该终端设备位于第一建筑物的室内。
具体实现时，服务器在确定出第一建筑物以及与第一建筑物匹配的第一类WIFI后，服务器根据定位请求中的各WIFI对应的接收信号强度，以及第一类WIFI中各WIFI对应的接收信号强度，计算逻辑回归模型的输入参数。该逻辑回归模型的输入参数具体包括：第一类WIFI的个数，第一类WIFI的接收信号强度值的最大值、最小值、均值、中位数以及标准差，第一类WIFI在定位请求中包括的所有WIFI的接收信号强度的排序的最大值、最小值、均值、中位数以及标准差，第一类WIFI的全球定位系统信号(Global Positioning System，GPS)比例的最大值、最小值、均值、中位数以及标准差，第一类WIFI的室内置信度的最大值、最小值、均值、中位数以及标准差。
其中，计算第一类WIFI在定位请求中包括的所有WIFI的接收信号强度的排序的最大值、最小值、均值、中位数以及标准差时，服务器先根据定位请求中包括的各WIFI对应的接收信号强度，对定位请求中各WIFI对应的接收信号强度按照从大到小的顺序进行排序，并相应地标出各WIFI对应的排列序号，提取出定位请求中第一类WIFI对应的排列序号，进而根据第一类WIFI对应的排列序号，计算第一类WIFI对应的排列序号的最大值、最小值、均值、中位数以及标准差。
其中，第一类WIFI的GPS比例指的是第一预设时间段内第一类WIFI中各WIFI携带GPS信号的比例，相应地，计算第一类WIFI的GPS比例的最大值、最小值、均值、中位数以及标准差时，服务器预先观测第一预设时间段内第一类WIFI中每个WIFI携带GPS信号的比例，进而根据第一预设时间段内第一类WIFI中各个WIFI携带GPS信号的比例，计算第一类WIFI的GPS比例的最大值、最小值、均值、中位数以及标准差。
需要说明的是，上述第一预设时间段可以根据实际情况进行设定，在此不对该第一预设时间段做具体限定。
其中，第一类WIFI的室内置信度指的是第二预设时间段内第一类WIFI中包含各WIFI的定位请求被定位在室内的概率；相应地，计算第一类WIFI室内置信度的最大值、最小值、均值、中位数以及标准差时，服务器会预先观测第二预设时间段内包含有第一类WIFI中任意一个或多个WIFI的定位请求被定位在室内的概率，然后根据这些定位请求被定位在室内的概率，统计第二预设时间段内第一类WIFI中每个WIFI对应的被定位在室内的概率，进而，根据第二时间段内第一类WIFI中各个WIFI对应的被定位在室内的概率，计算第一类WIFI室内置信度的最大值、最小值、均值、中位数以及标准差。
需要说明的是，上述第二预设时间段可以根据实际情况进行设定，在此不对第二预设时间段做具体限定。
服务器计算出逻辑回归模型的所有输入参数后，将逻辑回归模型的所有输入参数输入至逻辑回归模型中，进而，逻辑回归模型对所有输入参数进行相应的处理，并输出与输入参数对应的概率值。服务器通过判断逻辑回归模型输出的概率值是否大于概率阈值，来确定终端设备是否位于第一建筑物的室内，若逻辑回归模型输出的概率值大于该概率阈值，则确定终端设备位于第一建筑物的室内。
应理解，若服务器判断逻辑回归模型输出的概率值小于概率阈值，则说明终端设备不处于第一建筑物的室内，可能处于第一建筑物周边的室外范围，在这种情况下，终端设备可以采用普适定位方法定位自身所处的位置，如采用GPS定位方法定位。
需要说明的是，上述概率阈值可以根据实际情况进行设定，具体可以设定为0.5、0.6等，在此不对该概率阈值做任何具体限定。
需要说明的是，上述逻辑回归模型是通过模型训练得到的。具体训练该逻辑回归模型时，服务器可以基于已有的普适定位日志数据获取训练样本，具体的，服务器可以从普适定位日志数据中选取普适定位误差小于误差阈值、包含WIFI的GPS定位信息以及普适定位结果处于建筑物室内的数据，作为正样本，从普适定位日志数据中选取普适定位误差小于误差阈值、包含WIFI的GPS定位信息以及普适定位结果处于建筑物室外的数据，作为负样本；在预设时间段内通过对所选取的正样本和负样本进行观测，获得逻辑回归初始模型的训练输入数据，利用该训练输入数据对已构建的逻辑回归初始模型的模型参数进行迭代训练，在逻辑回归初始模型满足预设的训练结束条件时，根据当前的模型参数以及逻辑回归初始模型，构建可以投入实际应用的逻辑回归模型。
步骤203：若判断出所述终端设备位于第一建筑物的室内，则根据所述定位请求和WIFI位置信息数据库，确定所述终端设备的位置；所述WIFI位置信息数据库用于存储与各建筑物的兴趣点具有位置绑定关系的WIFI的位置信息，所述位置绑定关系是根据各建筑物的兴趣点的位置信息和WIFI历史定位数据确定的。
步骤204：向所述终端设备返回定位结果，所述定位结果包括所述终端设备的位置。
服务器在判断出终端设备位于第一建筑物的室内的情况下，进一步根据WIFI信息数据库中存储的WIFI的位置信息，以及定位请求中各WIFI的唯一标识和各WIFI对应的接收信号强度，确定终端设备在室内具体所处的位置；进而根据所确定的终端设备所处的位置生成定位结果，将该定位结果返回至终端设备，以使用户通过终端设备获知当前所处的位置。上述WIFI信息数据库用于存储与各建筑物的兴趣点具有位置绑定关系的WIFI位置信息，该位置绑定关系是根据各建筑物的兴趣点的位置信息和WIFI历史定位数据确定的。
需要说明的是，上述各建筑物的兴趣点指的是各建筑物中的具体位置点，该具体位置点能够表征该建筑物中的某个房间或某个特定的位置；例如，商场中的兴趣点可以为能够表征某间商铺的位置点，该兴趣点具体可以为该商铺的中心位置点；又例如，办公大楼中的兴趣点可以为能够表征某间办公室的位置点，该兴趣点具体可以为这间办公室的中心点。
应理解，各建筑物的兴趣点能够表征各建筑物中某个房间或某个特定位置即可，兴趣点的具体位置可以根据实际情况进行设定，即兴趣点的具体位置可以为某个房间的中心点，也可以为该房间中任意一点，在此不对兴趣点的实际位置做任何限定。
具体构建上述WIFI位置信息数据库时，服务器采用数据挖掘的算法，根据WIFI历史定位数据以及各建筑物的兴趣点的位置信息，确定各WIFI与建筑物的兴趣点之间的位置关系；其中，WIFI历史定位数据中包括服务器采集的携带有WIFI唯一标识的历史定位请求和对应的历史定位结果，根据这些历史定位结果服务器可以通过聚类算法确定各WIFI的历史位置信息，如此确定出的WIFI的历史位置信息通常为模糊的位置数据，该位置数据无法准确地反映出WIFI的所在的位置。服务器为了赋予各WIFI准确的位置信息，需要根据已知的建筑物的兴趣点的准确位置信息以及所确定的WIFI的历史定位信息，确定兴趣点与WIFI的绑定关系，将已知的建筑物的兴趣点的准确位置信息赋予给WIFI，即将兴趣点的位置信息作为WIFI的位置信息，进而根据如此确定出的WIFI的位置信息构建WIFI位置信息数据库。
需要说明的是，对终端设备进行室内定位时，需要定位出终端设备所处位置的经纬度外以及终端设备所处的楼层。因此，在确定WIFI的位置信息时，既需要将各兴趣点的经纬度信息赋予给与之绑定的WIFI，又需要将各兴趣点的楼层信息赋予给与之绑定的WIFI，即WIFI位置信息数据库中各WIFI的位置信息均包括经纬度信息和楼层信息。相应地，利用该WIFI位置信息数据库对终端设备进行室内定位时，可以定位出该终端设备所处的楼层以及该终端设备所处的经纬度。
具体利用上述WIFI位置信息数据库，定位终端设备所处的楼层时，服务器可以根据第一建筑物对应的WIFI位置信息数据库中存储的各WIFI的楼层信息，统计该第一建筑物中各楼层包括的WIFI的唯一标识，进而将与第一建筑物匹配的第一类WIFI的唯一标识与各楼层的WIFI的唯一标识进行匹配，匹配次数最多的楼层即为终端设备所处的楼层。
具体利用上述WIFI位置信息数据库，定位终端设备所处的经纬度时，服务器可以从WIFI位置信息数据库中，获取定位请求中与第一建筑物匹配的第一类WIFI中各WIFI的位置信息，进而根据第一类WIFI中各WIFI的位置信息以及第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度，确定终端设备所处的经纬度。
在一种可能的实现方式中，服务器可以根据自由空间传播模型和第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度，计算第一类WIFI中各WIFI各自对应的传播距离；进而，根据第一类WIFI中各WIFI对应的传播距离和第一类WIFI中各WIFI的位置信息，确定终端设备的位置。
具体实现时，服务器可以将第一类WIFI中每个WIFI的接收信号强度输入自由空间传播模型，进而，自由空间传播模型根据每个WIFI的接收信号强度，计算每个WIFI对应的传播距离，该传播距离为终端设备发起定位请求的位置与该WIFI对应的位置之间的距离。计算得到各个WIFI各自对应的传播距离后，服务器可以将每个WIFI对应的传播距离的倒数作为该WIFI对应的加权权重，利用各个WIFI对应的加权权重相应地对各WIFI的经纬度信息做加权平均处理，由此计算得到的经纬度即为终端设备所处的经纬度。
利用自由空间传播模型计算每个WIFI对应的传播距离时，采用式(1)进行计算：
Figure BDA0001730568450000141
其中，P为WIFI的接收信号强度，P0为WIFI的参考信号强度，d为WIFI对应的传播距离，d0为参考传播距离，ξ为遮蔽因子项，n为衰减系数。
自由空间传播模型表征的是在信号没有遮挡的条件下，随距离的变化而产生的WIFI信号强度的衰减规律，在理想的完全无遮挡的条件下，衰减系数为常数，但是真实的室内环境中通常均会存在遮挡，因此，衰减系数会随着室内环境的不同而发生变化。应理解，在大部分室内环境中，不同的楼层之间会有一层或多层的墙体作为遮挡，因此，当WIFI所处楼层与已确定的终端设备所处的楼层不同时，WIFI信号的衰减速度可能会比与终端设备处于同一楼层的WIFI信号的衰减速度更快。为此，可以针对与已确定的终端设备所处楼层相同的WIFI信号以及与已确定的终端设备所处楼层不同的WIFI信号，分别设置不同的衰减系数，例如，可以针对与已确定的终端设备所处楼层相同的WIFI信号设置衰减系数n为-2，而针对与已确定的终端设备所处楼层不同的WIFI信号设置衰减系数n为-4。当然，在实际应用中，也可以设置成其他数值，例如，n的取值为“-1至-5”之间的数值。
此外，针对与已确定的终端设备所处楼层不同的WIFI信号，还可以进一步地根据跨楼层的层数不同而设置不同的衰减系数，例如，针对与已确定的终端设备所处的楼层相同的WIFI设置第一衰减系数，针对与已确定的终端设备所处的楼层相差一层的WIFI设置第二衰减系数，针对与已确定的终端设备所处楼层相差两层的WIFI设置第三衰减系数，以此类推；相应地，对应于第三衰减系数的WIFI信号的衰减速度大于对应于第二衰减系数的WIFI信号的衰减速度，对应于第二衰减系数的WIFI信号的衰减速度大于对应于第一衰减系数的WIFI信号的衰减速度。
在另一种可能的实现方式中，服务器可以根据第一类WIFI中各WIFI的位置信息、第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度和三角定位算法，计算得到终端设备所处的位置。
具体实现时，服务器仍可以采用上一种可能的实现方式中的自由空间传播模型，根据第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度，计算各WIFI各自对应的传播距离，进而，根据计算得到的各WIFI各自对应的传播距离以及第一类WIFI中各WIFI的位置信息，利用三角定位算法确定终端设备所处的位置。利用三角定位算法确定终端设备所处的位置时，服务器以第一类WIFI中各WIFI的位置信息实际对应的位置点为圆心，以所计算出来的第一类WIFI中各WIFI各自对应的传播距离为半径，确定第一类WIFI中各WIFI的传播范围，然后根据各WIFI的传播范围确定各WIFI的传播范围的交集区域，进而对各WIFI传播范围的交集区域进行聚类，以定位出终端设备所处的位置。
应理解，服务器还可以采用其他方法根据第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度以及WIFI信息数据库中存储的WIFI的位置信息，确定发起定位请求的终端设备所处的位置，在此不对确定终端设备所处位置时所采用的算法做任何限定。
为了保证终端设备的定位结果更为准确，更加符合实际应用场景中可能出现的情况，服务器还可以根据终端设备的位置和建筑物室内地理信息数据库，对终端设备的位置进行位置校正得到校正后的位置，该建筑物室内位置信息数据库中存储有各个建筑物的室内楼层的路网和边界线信息。由于在实际的应用场景中，用户在建筑物室内楼层的路网中的概率相比于在建筑物室内的其他位置的概率更高，相应地，用户通过终端设备发起定位请求时，终端设备在建筑物室内楼层的路网中的概率也会比在建筑物室内的其他位置的概率更高，因此，基于建筑物室内位置信息数据库对终端设备所处的位置进行校正，能够使得校正后的终端设备所处的位置更满足实际应用场景，即更为准确。
服务器具体根据终端设备的位置以及建筑物室内地理信息数据库，对终端设备的位置进行位置校正时，服务器可以先计算终端设备的位置距离所在楼层的路网的最近点之间的距离，具体的，服务器可以从该终端设备的位置到与之最近的路段做垂线，由此得到的与该最近路段的交点即为最近点，该最近点与终端设备的位置之间的距离即为终端设备的位置与所在楼层的路网的最近点之间的距离；进而，根据该距离与各个距离阈值之间的关系，确定对终端设备的位置的校正方式。
具体的，若该距离小于或者等于第一距离阈值，则说明该终端设备的位置与路网之间距离很近，终端设备实际处于路网上的概率很高，进而直接将所确定的最近点的位置作为终端设备校正后的位置；若该距离大于第一距离阈值但是小于或者等于第二距离阈值，则说明终端设备的位置与路网之间的距离并不近，终端设备实际处于路网上的概率较低，由此对终端设备的位置与最近点的位置进行加权平均处理，得到校正后的位置；若该距离大于第二距离阈值，则说明终端设备的位置与路网之间距离较远，终端设备实际处于路网上的概率较低，因此，服务器对终端设备的位置和距离边界线最近的位置进行加权平均处理，得到终端设备校正后的位置。
需要说明的是，上述第一距离阈值与第二距离阈值均可以根据实际情况进行设定，通常可以将第一距离阈值设为4米，将第二距离阈值设为7.5米，当然也可以将第一距离阈值和第二距离阈值设置为其他距离值，在此不对第一距离阈值和第二距离阈值做任何具体限定。
本申请实施例提供的一种室内定位方法中，通过数据挖掘方式从各WIFI的历史定位数据和各建筑物的兴趣点的位置信息中挖掘出WIFI的位置信息，利用所挖掘出的WIFI的位置信息构建生成WIFI位置信息数据库，另外还构建用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识的建筑物信息数据库，进而利用该WIFI位置信息数据库和建筑物信息数据库实现室内定位，具体的，服务器获取到终端设备发送的定位请求之后，根据定位请求和建筑物信息数据库，先判断终端设备是否位于某个建筑物的室内，如果是，服务器再根据定位请求和WIFI位置信息数据库确定终端设备的位置，以向终端设备返回定位结果。在本申请实施例提供的该室内定位方法中，不再利用传统的WIFI位置指纹库，而是另辟蹊径，通过数据挖掘的方式从历史WIFI定位数据以及建筑物兴趣点中挖掘得到室内定位所需的数据，从而为室内定位打好数据基础，这种数据挖掘的方式效率较高，数据可信度也较高，而且在实际应用过程中，维护和更新两个数据库的实现方式也更为简单，成本更低。
如上文所述，本申请实施例提供的室内定位方法是基于WIFI位置信息数据库实现的，该WIFI位置信息数据库具有构建成本低、便于维护和定期更新等特点，为了便于进一步了解本申请实施例提供的WIFI位置信息数据库，下面结合附图介绍两种构建该WIFI位置信息数据库的方法。
参见图3，图3为本申请实施例提供的一种WIFI位置信息数据库构建方法的流程示意图。为了便于描述，下述实施例以服务器作为执行主体进行描述。如图3所示，该WIFI位置信息数据库的构建方法包括以下步骤：
步骤301：计算建筑物的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度。
服务器根据待挖掘位置的WIFI的历史定位数据，确定待挖掘位置的WIFI的历史位置信息，该历史位置信息能够反映该待挖掘位置的WIFI大致所处的位置，进而服务器可以根据该待挖掘位置的WIFI的历史位置信息确定出与之相关的建筑物，并获取该建筑物的兴趣点，计算该建筑物中的各兴趣点与该待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度。
具体根据待挖掘位置的WIFI的历史定位数据，确定待挖掘位置的WIFI的历史位置信息时，服务器可以从自身或者其他相关的定位服务器处，获取该待挖掘位置的WIFI的历史定位数据，该历史定位数据中通常包括携带有该待挖掘位置的WIFI唯一标识的历史定位请求和对应的历史定位结果，进而，服务器通过对该待挖掘位置的WIFI对应的历史定位结果进行聚类处理，确定该待挖掘位置的WIFI的历史位置信息。
需要说明的是，所确定的待挖掘位置的WIFI的历史位置信息通常无法准确地反映该待挖掘位置的WIFI的具体位置，该历史位置信息仅能够反映出该待挖掘位置的WIFI大致所处的位置；进而，服务器根据该待挖掘位置的WIFI的大致所处的位置确定出与之相关的建筑物，并获取与该WIFI相关的建筑物的各个兴趣点，计算建筑物的各个兴趣点的名称与待挖掘位置的WIFI的名称之间的相似度。
应理解，由于各WIFI的名称通常是由设置者自定义的，设置者定义WIFI名称时更倾向于为WIFI设置与兴趣点相关的名称，例如，麦当劳的WIFI名称通常为麦当劳的英文名称McDonald，肯德基的WIFI的名称通常为肯德基的英文缩写KFC；因此，根据兴趣点与WIFI名称之间的相似度，可以较为准确地确定出兴趣点与WIFI之间的绑定关系。
具体计算建筑物的某一兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度时，服务器可以计算WIFI名称与该兴趣点的原始名称之间的相似度、与该兴趣点的英文翻译名称之间的相似度、与该兴趣点的英文缩写名称之间的相似度、与该兴趣点的拼音名称之间的相似度以及与该兴趣点的拼音缩写名称之间的相似度中的任意一项或多项，进而，从上述所计算的相似度中选取最大的相似度作为建筑物的该兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度。
具体确定建筑物的兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度时，可以采用式(2)进行计算：
Figure BDA0001730568450000181
其中，wifi.name为待挖掘位置的WIFI名称，poi.title为兴趣点的原始名称，相应地，simraw(wifi.name，poi.title)为WIFI名称与兴趣点的原始名称之间的相似度；poi.titleen为兴趣点的英文翻译名称，相应地，simen(wifi.name，poi.titleen)为WIFI名称与兴趣点的英文翻译名称之间的相似度，simenabb(wifi.name，poi.titleen)为WIFI名称与兴趣点的英文缩写名称之间的相似度；poi.titlepy为兴趣点的拼音名称，相应地，simpy(wifi.name，poi.titlepy)为WIFI名称与兴趣点的拼音名称之间的相似度，simpyabb(wifi.name，poi.titlepy)为WIFI名称与兴趣点的拼音缩写名称之间的相似度；sim(wifi，poi)为兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度。
应理解，在实际应用中，还可以采用其他方法确定建筑物的各个兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度，在此不对计算名称相似度的方法做任何限定。
步骤302：确定与待挖掘位置的WIFI对应的名称相似度最高的兴趣点。
步骤303：将所述名称相似度最高的兴趣点与所述待挖掘位置的WIFI进行位置绑定。
步骤304：根据所述位置绑定关系，将所述名称相似度最高的兴趣点的位置信息作为所述待挖掘位置的WIFI的位置信息。
计算获得待挖掘位置的WIFI与建筑物的各个兴趣点对应的名称相似度后，比较待挖掘位置的WIFI与建筑物的各个兴趣点对应的名称相似度的大小，确定出其中最大的名称相似度，进而，确定该最大名称相似度对应的兴趣点为与待挖掘位置的WIFI对应的名称相似度最高的兴趣点。
进而，将该名称相似度最高的兴趣点与待挖掘位置的WIFI进行位置绑定，根据位置绑定关系，将名称相似度最高的兴趣点的位置信息作为待挖掘位置的WIFI的位置信息。
需要说明的是，兴趣点的位置信息为能够反映该兴趣点所处位置的信息，具体可以选取兴趣点内中心点的位置信息作为兴趣点的位置信息，例如，以商场内某间商铺作为兴趣点，可以选取该商铺的中心点的位置信息作为该商铺的兴趣点的位置信息；当然，也可以选取兴趣点内任意一点能够反映该兴趣点所处位置的位置信息作为该兴趣点的位置信息，在此不对兴趣点的位置信息做任何限定。
需要说明的是，兴趣点的位置信息通常包括该兴趣点的楼层信息和兴趣点的经纬度信息，相应地，将兴趣点的位置信息作为待挖掘位置的WIFI的位置信息后，WIFI的位置信息也会包括对应的楼层信息和经纬度信息。
步骤305：根据各待挖掘位置的WIFI的位置信息构建生成所述WIFI位置信息数据库。
按照上述步骤301至步骤304的方法，根据各个待挖掘位置的WIFI与建筑物的兴趣点之间的名称相似度，将各个待挖掘位置的WIFI与各个兴趣点绑定起来，并将各个兴趣点的位置信息作为各个待挖掘位置的WIFI的位置信息，进而，基于各个待挖掘位置的WIFI的位置信息，构建生成WIFI位置信息数据库。
需要说明的是，一个待挖掘位置的WIFI通常绑定一个兴趣点，而一个兴趣点通常可以与多个待挖掘位置的WIFI绑定。
构建WIFI位置信息数据库时，服务器可以基于建筑物的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度，确定各待挖掘位置的WIFI与建筑物的兴趣点之间的绑定关系，进而根据所确定的绑定关系，将建筑物的兴趣点准确的位置信息赋予待挖掘位置的WIFI，即将兴趣点的位置信息作为待挖掘位置的WIFI的位置信息，由此基于各个待挖掘位置的WIFI的位置信息构建WIFI位置信息数据库。在此构建WIFI位置信息数据库的过程中，无需人工实地采集WIFI相关信息，大大减少了需要消耗的成本；并且，在需要更新WIFI位置信息数据库时，服务器可以直接根据自身在一段时间内采集的历史定位数据对其进行更新，如此维护和更新WIFI位置信息数据库需要执行的操作较为简单，且成本较低。
参见图4，图4为本申请实施例提供的另一种WIFI位置信息数据库构建方法的流程示意图。为了便于描述，下述实施例以服务器作为执行主体进行描述。如图4所示，该WIFI位置信息数据库的构建方法包括以下步骤：
步骤401：计算建筑物的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度。
步骤401的具体实现过程与图3对应的WIFI位置信息数据库构建方法中步骤301的具体实现过程相类似，在此不做赘述，详细参见图3对应的WIFI位置信息数据库构建方法中步骤301的相关描述。
步骤402：根据兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度和兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离，计算兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度。
服务器计算得到各个兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度之后，进一步根据各个兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度，以及兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离，计算兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度，以便根据该匹配度确定与待挖掘位置的WIFI绑定的兴趣点。
计算兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度之前，服务器可以先根据兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离，从建筑物相关的所有兴趣点中筛选出可以与该待挖掘位置的WIFI绑定的兴趣点。具体实现时，服务器可以预先设置距离阈值，进而计算建筑物中各个兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离，即计算各个兴趣点的位置信息对应的位置与待挖掘位置的WIFI的历史定位数据对应的位置之间的距离；判断各个兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离是否大于预设的距离阈值，若大于，则认为该兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间距离较远，将待挖掘位置的WIFI与该兴趣点绑定的可能性较低，因此淘汰该兴趣点；若小于，则认为该兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间距离较近，将待挖掘位置的WIFI与该兴趣点绑定的可能性较高，因此，保留该兴趣点，并继续基于该兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度以及该兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离，计算该兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度。
具体计算兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度时，服务器可以利用兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度减去该兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间距离的加权值，得到该兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度，具体计算匹配度的公式如式(3)所示：
Figure BDA0001730568450000211
其中，score(wifi,poi)为兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度，sim(wifi,poi)为兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度，α为兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离权重，dis(wifi.pos,poi.pos)为兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离，Dth为预设的距离阈值；当兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离小于预设的距离阈值时，根据兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度以及兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离，计算该兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度，当兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离大于预设的距离阈值时，直接设置该兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度为0。
应理解，兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度越高，与待挖掘位置的WIFI之间的距离越小，该兴趣点与该待挖掘位置的WIFI之间的匹配度越高。
步骤403：若匹配度大于匹配度阈值，则将所述最大匹配度对应的兴趣点与所述待挖掘位置的WIFI进行位置绑定。
步骤404：根据位置绑定关系，将最大匹配度对应的兴趣点的位置信息作为所述待挖掘位置的WIFI的位置信息。
服务器计算得到建筑物的各个兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度后，判断各兴趣点对应的匹配度是否大于匹配度阈值；进而，在匹配度大于匹配度阈值的匹配度中，选取最大匹配度对应的兴趣点与待挖掘位置的WIFI进行位置绑定。
进而，将该最大匹配度对应的兴趣点与待挖掘位置的WIFI进行位置绑定，并根据位置绑定关系，将最大匹配度对应的兴趣点的位置信息作为待挖掘位置的WIFI的位置信息。
具体确定最大匹配度对应的兴趣点时，可以采用式(4)所示的公式进行计算：
Figure BDA0001730568450000221
其中，score(wifi，poi)为兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度，Sth为匹配度阈值；在匹配度大于匹配度阈值的各个兴趣点中，选取最大匹配度对应的兴趣点与待挖掘位置的WIFI进行位置绑定；对于匹配度小于匹配度阈值的的各个兴趣点，服务器可以认定这些兴趣点不能够与待挖掘位置的WIFI绑定，可以直接将其淘汰。
应理解，若某个建筑物中所有兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度均小于匹配度阈值，则可以认定该建筑物中不存在可以与该待挖掘位置的WIFI绑定的兴趣点，进而，可以确定该待挖掘位置的WIFI不位于该建筑物内。
需要说明的是，上述匹配度阈值可以根据实际情况进行设定，在此不对匹配度阈值做具体限定。
步骤405：根据各待挖掘位置的WIFI的位置信息构建生成所述WIFI位置信息数据库。
步骤405的具体实现过程与图3对应的WIFI位置信息数据库构建方法中步骤305的具体实现过程相类似，在此不做赘述，详细参见图3对应的WIFI位置信息数据库构建方法中步骤305的相关描述。
采用本实施例提供的WIFI位置信息数据库构建方法，基于建筑物的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度以及建筑物的兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离，确定各兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度，进而根据该匹配度确定待挖掘位置的WIFI与兴趣点之间的绑定关系，将建筑物的兴趣点准确的位置信息赋予待挖掘位置的WIFI，即将兴趣点的位置信息作为待挖掘位置的WIFI的位置信息，由此基于各个待挖掘位置的WIFI的位置信息构建WIFI位置信息数据库。在此构建WIFI位置信息数据库的过程中，服务器参考了名称相似度和距离两个维度的信息，由此保证所确定的绑定关系更加准确，赋予给待挖掘位置的WIFI的位置信息更加准确，进而保证利用该WIFI位置信息数据库进行室内定位时，能够更准确地定位出终端设备的位置。
需要说明的是，采用图3和图4所示的WIFI位置信息数据库构建方法构建WIFI位置信息数据库之前，服务器还可以根据过滤规则从收集的WIFI中过滤得到待挖掘位置的WIFI，该过滤规则用于过滤掉不能与兴趣点之间进行位置绑定的WIFI。具体过滤待挖掘位置的WIFI时，服务器可以将各待挖掘位置的WIFI的名称作为过滤依据，按照预设的过滤规则进行过滤。
在一种可能的实现方式中，服务器可以过滤掉WIFI名称中包括有厂商名称的WIFI，包括有厂商名称的WIFI具体指的是WIFI名称中包括有移动设备厂商名称的WIFI，例如，WIFI名称中包括有Apple、Huawei等移动设备厂商名称的WIFI；这些包括有移动设备厂商名称的WIFI通常为移动设备上开启的移动热点，这类WIFI无法用作定位依据，即无法绑定固定的兴趣点，因此，在过滤待挖掘位置的WIFI时，需要将这类WIFI过滤掉，不考虑将这类WIFI作为待挖掘位置的WIFI。
在另一种可能的实现方式中，服务器可以过滤掉WIFI名称中包括有高频词的WIFI，包括有高频词的WIFI具体指的是在特定范围内的大多数位置检测WIFI信号时均能够检测到的WIFI，该WIFI名称中通常包括有与该特定范围相关的词汇，上述特定范围通常为某一建筑物或者更大的范围。例如，在朝阳大悦城中绝大多数位置均可以检测到朝阳大悦城WIFI，其中，朝阳大悦城即为高频词；又例如，在海淀区的大多数地区均可以检测到海淀区WIFI，其中，海淀区即为高频词。由于这类包括有高频词的WIFI的覆盖范围通常较大，因此，这类WIFI也无法作为准确定位的依据，即无法绑定固定的兴趣点，进而，在确定待挖掘位置的WIFI时，需要将这类WIFI过滤掉，不考虑将这类WIFI作为待挖掘位置的WIFI。
在又一种可能的实现方式中，服务器可以过滤掉WIFI名称中包括有特殊字符的WIFI，根据待挖掘位置的WIFI与兴趣点之间的名称相似度，确定待挖掘位置的WIFI与兴趣点之间的绑定关系时，这类WIFI名称中所包括的特殊字符会影响名称相似度的确定结果，进而影响绑定关系的确定结果。因此，在确定待挖掘位置的WIFI时，需要将这类WIFI过滤掉，不考虑将这类WIFI作为待挖掘位置的WIFI。
应理解，在过滤待挖掘位置的WIFI时，可以采用上述可能的实现方式中任意一种或多种方式过滤待挖掘位置的WIFI，为了保证尽可能地减少确定兴趣点与待挖掘位置的WIFI的绑定关系时需要耗费的工作量，服务器可以将上述三种可能的实现方式均应用于过滤待挖掘位置的WIFI。
需要说明的是，采用图3和图4所示的WIFI位置信息数据库构建方法构建WIFI位置信息数据库之前，为了进一步减少确定兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的绑定关系时的计算量，提高WIFI位置信息数据库的构建效率。服务器还可以对建筑物的室内平面图进行网格划分，将建筑物相关的兴趣点和待挖掘位置的WIFI划分至网格中；进而，在计算建筑物的兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度时，服务器可以确定待挖掘位置的WIFI所位于的网格和临近网格中的兴趣点，计算所确定的兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度。
具体实现时，服务器可以建筑物的室内平面图划分为若干个网格，进而根据各兴趣点的位置信息对应的位置，以及各待挖掘位置的WIFI的历史定位数据对应的位置，将各兴趣点与各待挖掘位置的WIFI划分至各个网格中。如图5所示，图5为示例性的建筑物室内平面图对应的网格图，其中，定位标识表征的是各兴趣点的位置信息对应的位置，WIFI标识表征的是各待挖掘位置的WIFI的历史定位数据对应的位置。
在计算建筑物的兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度时，服务器可以先确定待挖掘位置的WIFI所位于的网格以及该网格的临近网格，进而确定上述网格中的兴趣点，计算所确定的兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间名称相似度。
下面仍以图5所示的建筑物的室内平面图对应的网格图为例，对上述计算名称相似度的过程进行示例性说明：
服务器计算待挖掘位置的WIFI a与兴趣点之间的名称相似度时，服务器可以先确定待挖掘位置的WIFI a所处的网格为A1网格，与该A1网格临近的网格为A2、B1和B2网格，进而，服务器确定计算待挖掘位置的WIFI a与兴趣点之间的名称相似度时，仅需计算A1、A2、B1和B2网格中各兴趣点与待挖掘位置的WIFI A之间的名称相似度。
应理解，对建筑物的室内平面图进行网格划分时，可以根据该建筑物的实际室内面积以及对定位精度的需求，设置网格划分比例，进而根据该网格划分比例对建筑物的室内平面图进行网格划分。
需要说明的是，随着建筑物室内的兴趣点的位置信息、WIFI位置信息数据库中各WIFI的相关信息等因素的变化，WIFI位置信息数据库中所存储的数据对于室内定位的参考价值可能降低，即利用该WIFI位置信息数据库中所存储的数据进行室内定位时的定位准确度可能降低。为了保证利用WIFI位置信息数据库中的数据进行室内定位能够持续获得较为准确的定位结果，服务器可以周期性更新WIFI位置信息数据库。
具体周期性更新WIFI位置信息数据库时，服务器可以获取上一周期接收的携带有各WIFI相关信息的定位请求和定位结果，根据这些定位结果重新确定各待更新位置的WIFI的历史定位数据；并且，服务器还需要获取各建筑物内最新的兴趣点的位置信息，进而，根据各待更新位置的WIFI的历史定位数据以及获取的兴趣点的位置信息，按照上述图3和图4所述的方法，构建新的WIFI位置信息数据库，即对原WIFI位置信息数据库进行更新。
为了进一步理解本申请实施例提供的室内定位方法，下面结合用户在商场内发起定位的应用场景，对本申请实施例提供的室内定位方法进行介绍。
参见图6，图6为本申请实施例提供的室内定位方法的应用场景示意图。该应用场景中包括：终端设备601和定位服务器602。
当用户需要通过终端设备601定位自身当前所处的位置时，用户可以通过操控终端设备601生成定位请求，该定位请求中包括终端设备601扫描到的各WIFI的唯一标识以及各WIFI对应的接收信号强度，进而，终端设备601将该定位请求发送至定位服务器602。
定位服务器602接收到终端设备601发送的定位请求后，先根据该定位请求和建筑物信息数据库中存储的各建筑物相关的WIFI的唯一标识，判断终端设备601是否位于某个建筑物的室内。
具体实现时，定位服务器602先将定位请求中包括的各WIFI的唯一标识与建筑物信息数据库中各建筑物相关的WIFI的唯一标识进行匹配，根据匹配结果确定匹配次数最高的第一建筑物为新中关购物中心，即确定与终端设备601当前所处位置在与新中关购物中心相关的范围内，同时定位服务器602确定出与定位请求中与新中关购物中心匹配的第一类WIFI；进而，定位服务器602对所确定的第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度值进行相应地处理，计算得到逻辑回归模型的输入参数，并将计算得到的逻辑回归模型的输入参数输入至逻辑回归模型，相应地，逻辑回归模型对输入参数进行处理后输出对应的概率值；定位服务器602判断该概率值是否大于概率阈值，若大于，则可以确定终端设备601位于新中关购物中心的室内。
确定出终端设备601位于新中关购物中心的室内后，定位服务器602进一步根据定位请求和WIFI位置信息数据库，确定终端设备601当前所处的位置。需要说明的是，该WIFI位置信息数据库中存储有与各个建筑物的兴趣点具有位置绑定关系的WIFI的位置信息，该位置绑定关系是根据各建筑物的兴趣点的位置信息和WIFI历史定位数据确定的。
具体确定终端设备601当前所处的位置时，定位服务器602可以先将上述第一类WIFI中各WIFI的唯一标识与新中关购物中心每个楼层所包括的WIFI的唯一标识进行匹配，确定匹配次数最多的楼层为终端设备601当前所处的楼层，假设第一类WIFI中各WIFI的唯一标识与新中关购物中心负一层所包括的WIFI的唯一标识的匹配次数最多，那么，即可确定负一层为终端设备601当前所处的楼层。
然后，定位服务器602可以从WIFI位置信息数据库中，获取上述第一类WIFI的位置信息，利用自身运行的自由空间传播模型和第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度，计算第一类WIFI中各WIFI各自对应的传播距离，进而，定位服务器602可以根据第一类WIFI中各WIFI各自对应的传播距离和第一类WIFI中各WIFI的经纬度位置信息，确定终端设备601所处的位置为位置点A，假设第一类WIFI中各WIFI的位置信息分别对应卡帕商铺、阿迪达斯商铺、耐克商铺和New Balance商铺，定位服务器602利用自由空间传播模型和第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度，计算获得各WIFI各自对应的传播距离，进而定位服务器602根据各WIFI各自对应的传播距离，以及卡帕商铺、阿迪达斯商铺、耐克商铺和New Balance商铺的位置信息，确定终端设备601当前所处的位置在阿迪达斯的商铺内的位置点A。
为了保证所确定的终端设备601所处的位置准确度更高，定位服务器602还可以从建筑物室内地理信息数据库中，获取新中关购物中心负一层的路网和边界线信息，进而，定位服务器602根据位置点A的位置以及新中关购物中心负一层的路网和边界线信息，对终端设备601所处的位置进行校正。
具体实现时，定位服务器602可以根据位置点A与负一层的路网的最近点之间的距离与各距离阈值之间的关系，确定具体的校正方式；若位置点A与负一层的路网的最近点之间的距离小于或等于第一距离阈值，则将最近点的位置作为终端设备601校正后的位置，如图6所示，当位置点A与路网的最近点之间的距离小于第一距离阈值时，直接将最近点B作为终端设备601校正后的位置；若位置点A与负一层的路网的最近点之间的距离大于第一距离阈值，但小于或等于第二距离阈值，则对位置点A与最近点B的位置进行加权平均处理得到校正后的位置；若位置点A与负一层的路网的最近点之间的距离大于第二距离阈值，则对位置点A的位置和距离边界线最近的位置进行加权平均处理得到校正后的位置。
定位服务器602获得终端设备601的定位结果后，将该定位结果返回至终端设备601，以使用户通过终端设备601获知自身当前所处的位置。
针对上文描述的室内定位方法，本申请还提供了对应的室内定位装置，以便于这些方法在实际中的应用以及实现。
参见图7，图7是与上文图2所示方法相对应的一种室内定位装置700的结构示意图，该装置700包括：
获取模块701，用于获取定位请求，所述定位请求中包括终端设备扫描的各WIFI的唯一标识以及与各WIFI对应的接收信号强度；
判断模块702，用于根据所述定位请求和建筑物信息数据库，判断所述终端设备是否位于某个建筑物的室内，所述建筑物信息数据库用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识；
定位模块703，用于若判断出所述终端设备位于第一建筑物的室内，则根据所述定位请求和WIFI位置信息数据库，确定所述终端设备的位置；所述WIFI位置信息数据库用于存储与各建筑物的兴趣点具有位置绑定关系的WIFI的位置信息，所述位置绑定关系是根据各建筑物的兴趣点的位置信息和WIFI历史定位数据确定的；
发送模块704，用于向所述终端设备返回定位结果，所述定位结果包括所述终端设备的位置。
可选的，在图7所示的室内定位装置的基础上，参见图8，图8为本申请实施例提供的另一种室内定位装置800的结构示意图，在该室内定位装置中所述判断模块702包括：
匹配子模块801，用于将所述定位请求中的各WIFI的唯一标识与所述建筑物信息数据库中的各建筑物相关的WIFI的唯一标识进行匹配，根据匹配结果确定匹配次数最高的第一建筑物以及与所述第一建筑物匹配的第一类WIFI；
判断子模块802，用于根据所述第一类WIFI的接收信号强度，判断所述终端设备是否位于所述第一建筑物的室内。
可选的，在图8所示的室内定位装置的基础上，所述判断子模块802具体用于：
利用逻辑回归模型和所述第一类WIFI的接收信号强度值，获取所述逻辑回归模型输出的概率值；
判断所述概率值是否大于概率阈值，若是，则判断得到所述终端设备位于所述第一建筑物的室内。
可选的，在图7所示的室内定位装置的基础上，参见图9，图9为本申请实施例提供的另一种室内定位装置900的结构示意图，在该室内定位装置中所述定位模块703包括：
获取子模块901，用于从所述WIFI位置信息数据库中，获取所述定位请求中的与所述第一建筑物匹配的第一类WIFI中各WIFI的位置信息；
计算子模块902，用于根据自由空间传播模型和所述第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度，计算所述第一类WIFI中各WIFI各自对应的传播距离；
确定子模块903，用于根据所述第一类WIFI中各WIFI对应的传播距离和所述第一类WIFI中各WIFI的位置信息，确定所述终端设备的位置。
可选的，在图7所示的室内定位装置的基础上，参见图10，图10为本申请实施例提供的另一种室内定位装置1000的结构示意图，在该室内定位装置中所述定位模块703包括：
获取子模块1001，用于从所述WIFI位置信息数据库中，获取所述定位请求中的与所述第一建筑物匹配的第一类WIFI中各WIFI的位置信息；
计算子模块1002，用于根据所述第一类WIFI中各WIFI的位置信息、所述第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度值和三角定位算法，计算得到所述终端设备的位置。
可选的，在图7所示的室内定位装置的基础上，参见图11，图11为本申请实施例提供的另一种室内定位装置1100的结构示意图，该装置还包括：
校正模块1101，用于根据所述终端设备的位置以及建筑物室内地理信息数据库，对所述终端设备的位置进行位置校正得到校正后的位置；所述建筑物室内位置信息数据库中存储有各个建筑物的室内楼层的路网和边界线信息。
可选的，在图11所示的室内定位装置的基础上，所述校正模块1101具体用于：
计算所述终端设备的位置距离所在楼层的路网的最近点之间的距离；
若所述距离小于或者等于第一距离阈值，则将所述最近点的位置作为校正后的位置；
若所述距离大于所述第一距离阈值但小于或者等于第二距离阈值，则对所述终端设备的位置和所述最近点的位置进行加权平均处理得到校正后的位置；
若所述距离大于所述第二距离阈值，则对所述终端设备的位置和距离边界线最近的位置进行加权平均处理得到校正后的位置。
可选的，本申请实施例还提供了一种WIFI位置信息数据库构建装置，参见图12，图12是与上文图3所示方法相对应的一种WIFI位置信息数据库构建装置1200，该装置1200包括：
名称相似度计算模块1201，用于计算建筑物的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度；
兴趣点确定模块1202，用于确定与待挖掘位置的WIFI对应的名称相似度最高的兴趣点；
位置绑定模块1203，用于将所述名称相似度最高的兴趣点与所述待挖掘位置的WIFI进行位置绑定；
位置信息确定模块1204，用于将所述名称相似度最高的兴趣点的位置信息作为所述待挖掘位置的WIFI的位置信息；
构建模块1205，用于根据各待挖掘位置的WIFI的位置信息构建生成所述WIFI位置信息数据库。
可选的，本申请实施例还提供了另一种WIFI位置信息数据库构建装置，参见图13，图13是与上文图4所示方法相对应的一种WIFI位置信息数据库构建装置1300，该装置1300包括：
名称相似度计算模块1301，用于计算建筑物的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度；
匹配度计算模块1302，用于根据兴趣点与所述待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度和兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离，计算兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度；
位置绑定模块1303，用于若匹配度大于匹配度阈值，则将最大匹配度对应的兴趣点与所述待挖掘位置的WIFI进行位置绑定；
位置信息确定模块1304，用于根据位置绑定关系，将最大匹配度对应的兴趣点的位置信息作为所述待挖掘位置的WIFI的位置信息；
构建模块1305，用于根据各待挖掘位置的WIFI的位置信息构建生成所述WIFI位置信息数据库。
可选的，在图12或图13所示的WIFI位置信息数据库构建装置的基础上，参见图14，图14为本申请实施例提供的另一种WIFI位置信息数据库构建装置1400的结构示意图，该装置1400还包括：
过滤模块1401，用于根据过滤规则从收集的WIFI中过滤得到所述待挖掘位置的WIFI，所述过滤规则用于过滤掉不能与兴趣点之间进行位置绑定的WIFI。
可选的，在图12或图13所示的WIFI位置信息数据库构建装置的基础上，参见图15，图15为本申请实施例提供的另一种WIFI位置信息数据库构建装置1500的结构示意图，该装置1500还包括：
网格划分模块1501，用于对建筑物的室内平面图进行网格划分，将建筑物相关的兴趣点和待挖掘位置的WIFI划分至网格中；
则名称相似度计算模块1201或1301具体用于：
确定待挖掘位置的WIFI所位于的网格和临近网格中的兴趣点，计算所确定的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度。
可选的，在图12或图13所示的WIFI位置信息数据库构建装置的基础上，参见图16，图16为本申请实施例提供的另一种WIFI位置信息数据库构建装置1600的结构示意图，该装置1600还包括：
更新模块1601，用于周期性更新所述WIFI位置信息数据库。
本申请实施例中的WIFI位置信息数据库是基于数据挖掘算法构建的，构建该WIFI位置信息数据库时，服务器根据建筑物的兴趣点的位置信息与WIFI历史定位数据，确定WIFI与建筑物的兴趣点的绑定关系，即将建筑物的兴趣点的准确位置信息赋予给WIFI生成WIFI的位置信息，进而基于各WIFI的位置信息构建WIFI位置信息数据库；相比于现有技术，构建本申请实施例中的WIFI位置信息数据库时，服务器可以根据携带有WIFI相关信息的历史定位数据和对应的历史定位结果，确定各WIFI的历史定位数据，进而服务器可以基于该WIFI的历史定位数据和已知的建筑物的兴趣点的准确位置信息构建WIFI位置信息数据库，无需人工实地采集WIFI相关信息，大大减少了需要消耗的成本；另外，由于服务器构建WIFI位置信息数据库所需的数据信息是根据自身接收的历史定位数据确定的，因此，当需要更新WIFI位置信息数据库时，服务器可以直接根据自身在一段时间内采集的历史定位数据对其进行更新，如此维护和更新WIFI位置信息数据库需要执行的操作较为简单，且成本较低。
本申请还提供了一种室内定位设备，该室内定位设备具体可以为服务器，参见图17，图17为本申请实施例提供的一种室内定位设备的结构示意图，该服务器1700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessing units，CPU)1722(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1732，一个或一个以上存储应用程序1742或数据1744的存储介质1730(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1732和存储介质1730可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1730的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1722可以设置为与存储介质1730通信，在服务器1700上执行存储介质1730中的一系列指令操作。
服务器1700还可以包括一个或一个以上电源1726，一个或一个以上有线或无线网络接口1750，一个或一个以上输入输出接口1758，和/或，一个或一个以上操作系统1741，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
上述实施例中由服务器所执行的步骤可以基于该图17所示的服务器结构。
其中，CPU1722用于执行如下步骤：
获取定位请求，所述定位请求中包括终端设备扫描的各WIFI的唯一标识以及与各WIFI对应的接收信号强度；
根据所述定位请求和建筑物信息数据库，判断所述终端设备是否位于某个建筑物的室内，所述建筑物信息数据库用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识；
若判断出所述终端设备位于第一建筑物的室内，则根据所述定位请求和WIFI位置信息数据库，确定所述终端设备的位置；所述WIFI位置信息数据库用于存储与各建筑物的兴趣点具有位置绑定关系的WIFI的位置信息，所述位置绑定关系是根据各建筑物的兴趣点的位置信息和WIFI历史定位数据确定的；
向所述终端设备返回定位结果，所述定位结果包括所述终端设备的位置。
可选的，CPU 1722还可以执行本申请实施例中室内定位方法任一具体实现方式的方法步骤。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序代码，该程序代码用于执行前述各个实施例所述的一种室内定位方法中的任意一种实施方式。
本申请实施例还提供一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行前述各个实施例所述的一种室内定位方法中的任意一种实施方式。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (14)

1.一种室内定位方法，其特征在于，包括：
获取定位请求，所述定位请求中包括终端设备扫描的各WIFI的唯一标识以及与各WIFI对应的接收信号强度；
根据所述定位请求和建筑物信息数据库，判断所述终端设备是否位于某个建筑物的室内，所述建筑物信息数据库用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识；
若判断出所述终端设备位于第一建筑物的室内，则根据所述定位请求和WIFI位置信息数据库，确定所述终端设备的位置；所述WIFI位置信息数据库用于存储与各建筑物的兴趣点具有位置绑定关系的WIFI的位置信息，所述位置绑定关系是根据各建筑物的兴趣点的位置信息和WIFI历史定位数据确定的，所述WIFI的位置信息包括楼层信息，以便利用所述WIFI位置信息数据库定位出终端设备所处的楼层，所述利用所述WIFI位置信息数据库定位终端设备所处的楼层的过程为：根据第一建筑物对应的WIFI位置信息数据库中存储的各WIFI的楼层信息，统计所述第一建筑物中各楼层包括的WIFI的唯一标识，将与所述第一建筑物匹配的第一类WIFI的唯一标识与各楼层的WIFI的唯一标识进行匹配，将匹配次数最多的楼层作为终端设备所处的楼层；
向所述终端设备返回定位结果，所述定位结果包括所述终端设备的位置；
根据所述终端设备的位置以及建筑物室内地理信息数据库，对所述终端设备的位置进行位置校正得到校正后的位置；所述建筑物室内位置信息数据库中存储有各个建筑物的室内楼层的路网和边界线信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算建筑物的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度；
确定与待挖掘位置的WIFI对应的名称相似度最高的兴趣点；
将所述名称相似度最高的兴趣点与所述待挖掘位置的WIFI进行位置绑定；
根据所述位置绑定关系，将所述名称相似度最高的兴趣点的位置信息作为所述待挖掘位置的WIFI的位置信息；
根据各待挖掘位置的WIFI的位置信息构建生成所述WIFI位置信息数据库。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算建筑物的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度；
根据兴趣点与所述待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度和兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的距离，计算兴趣点与待挖掘位置的WIFI之间的匹配度；
若匹配度大于匹配度阈值，则将最大匹配度对应的兴趣点与所述待挖掘位置的WIFI进行位置绑定；
根据位置绑定关系，将最大匹配度对应的兴趣点的位置信息作为所述待挖掘位置的WIFI的位置信息；
根据各待挖掘位置的WIFI的位置信息构建生成所述WIFI位置信息数据库。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据过滤规则从收集的WIFI中过滤得到所述待挖掘位置的WIFI，所述过滤规则用于过滤掉不能与兴趣点之间进行位置绑定的WIFI。
5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对建筑物的室内平面图进行网格划分，将建筑物相关的兴趣点和待挖掘位置的WIFI划分至网格中；
则所述计算建筑物的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度，包括：
确定待挖掘位置的WIFI所位于的网格和临近网格中的兴趣点，计算所确定的兴趣点和待挖掘位置的WIFI之间的名称相似度。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位请求和建筑物信息数据库，判断所述终端设备是否位于某个建筑物的室内，包括：
将所述定位请求中的各WIFI的唯一标识与所述建筑物信息数据库中的各建筑物相关的WIFI的唯一标识进行匹配，根据匹配结果确定匹配次数最高的第一建筑物以及与所述第一建筑物匹配的第一类WIFI；
根据所述第一类WIFI的接收信号强度，判断所述终端设备是否位于所述第一建筑物的室内。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一类WIFI的接收信号强度值，判断所述终端设备是否位于所述第一建筑物的室内，包括：
利用逻辑回归模型和所述第一类WIFI的接收信号强度值，获取所述逻辑回归模型输出的概率值；
判断所述概率值是否大于概率阈值，若是，则判断得到所述终端设备位于所述第一建筑物的室内。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位请求和WIFI位置信息数据库，确定所述终端设备的位置，包括：
从所述WIFI位置信息数据库中，获取所述定位请求中的与所述第一建筑物匹配的第一类WIFI中各WIFI的位置信息；
根据自由空间传播模型和所述第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度，计算所述第一类WIFI中各WIFI各自对应的传播距离；
根据所述第一类WIFI中各WIFI对应的传播距离和所述第一类WIFI中各WIFI的位置信息，确定所述终端设备的位置。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位请求和WIFI位置信息数据库，确定所述终端设备的位置，包括：
从所述WIFI位置信息数据库中，获取所述定位请求中的与所述第一建筑物匹配的第一类WIFI中各WIFI的位置信息；
根据所述第一类WIFI中各WIFI的位置信息、所述第一类WIFI中各WIFI的接收信号强度值和三角定位算法，计算得到所述终端设备的位置。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述终端设备的位置以及建筑物室内地理信息数据库，对所述终端设备的位置进行位置校正得到校正后的位置，包括：
计算所述终端设备的位置距离所在楼层的路网的最近点之间的距离；
若所述距离小于或者等于第一距离阈值，则将所述最近点的位置作为校正后的位置；
若所述距离大于所述第一距离阈值但小于或者等于第二距离阈值，则对所述终端设备的位置和所述最近点的位置进行加权平均处理得到校正后的位置；
若所述距离大于所述第二距离阈值，则对所述终端设备的位置和距离边界线最近的位置进行加权平均处理得到校正后的位置。
11.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
周期性更新所述WIFI位置信息数据库。
12.一种室内定位装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取定位请求，所述定位请求中包括终端设备扫描的各WIFI的唯一标识以及与各WIFI对应的接收信号强度；
判断模块，用于根据所述定位请求和建筑物信息数据库，判断所述终端设备是否位于某个建筑物的室内，所述建筑物信息数据库用于存储各建筑物相关的WIFI的唯一标识；
定位模块，用于若判断出所述终端设备位于第一建筑物的室内，则根据所述定位请求和WIFI位置信息数据库，确定所述终端设备的位置；所述WIFI位置信息数据库用于存储与各建筑物的兴趣点具有位置绑定关系的WIFI的位置信息，所述位置绑定关系是根据各建筑物的兴趣点的位置信息和WIFI历史定位数据确定的，所述WIFI的位置信息包括楼层信息，以便利用所述WIFI位置信息数据库定位出终端设备所处的楼层，所述利用所述WIFI位置信息数据库定位终端设备所处的楼层的过程为：根据第一建筑物对应的WIFI位置信息数据库中存储的各WIFI的楼层信息，统计所述第一建筑物中各楼层包括的WIFI的唯一标识，将与所述第一建筑物匹配的第一类WIFI的唯一标识与各楼层的WIFI的唯一标识进行匹配，将匹配次数最多的楼层作为终端设备所处的楼层；
发送模块，用于向所述终端设备返回定位结果，所述定位结果包括所述终端设备的位置；
所述装置还用于，根据所述终端设备的位置以及建筑物室内地理信息数据库，对所述终端设备的位置进行位置校正得到校正后的位置；所述建筑物室内位置信息数据库中存储有各个建筑物的室内楼层的路网和边界线信息。
13.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-11任一项所述的室内定位方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-11任一项所述的室内定位方法。
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