CN111107162B - 基于物联网的室内定位数据处理方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种基于物联网的室内定位数据处理方法、装置及系统，通过将周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列处理为多个预先以周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列，之后计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值，将定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，从而大大减少定位数据的处理数量，提高定位数据的处理速度。之后，根据每个目标定位节点的定位坐标值生成物联网室内设备的定位物联网地图，进一步提高定位数据的处理速度和计算精确度。

Description

基于物联网的室内定位数据处理方法、装置及系统

技术领域

本申请涉及室内定位数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于物联网的室内定位数据处理方法、装置及系统。

背景技术

室内定位系统中，随着物联网技术的发展，物联网室内设备通常会与周围设置在物联网被控制设备的定位节点(例如定位标签)进行数据交互，来实时确定当前的控制边界区域情况，从而便于后续物联网室内设备的调试更新。

现有技术中，针对物联网室内设备的定位数据处理过程，通常是遍历进行循环计算来确定物联网控制边界，这样就会导致定位数据的处理速度极慢，并且遍历计算过程可能会误丢弃一部分偏差较大的定位数据，但是这部分定位数据通常也是实际的定位数据，也具有较大的参考价值，从而导致计算精确度不高。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于物联网的室内定位数据处理方法、装置及系统，以解决或者改善上述问题。

第一方面，本申请提供一种基于物联网的室内定位数据处理方法，应用于基于物联网的室内定位数据处理系统，所述基于物联网的室内定位数据处理系统包括服务器以及与所述服务器通信连接的至少一个物联网室内设备，所述方法包括：

所述物联网室内设备将在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据发送给所述服务器；

所述服务器根据所述周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将所述定位数据序列处理为多个预先以所述周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列；

计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将所述定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值；

将所述定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图；

根据所述定位物联网地图生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界。

在第一方面的一种可能的设计中，所述将所述定位数据序列处理为多个预先以所述周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列的步骤，包括：

预先设定按照不同物联网功能划分的预设定位区域；

根据每个按照不同物联网功能划分的预设定位区域分别对所述定位数据序列进行处理，对应得到多个定位数据关联集；

选择所述多个定位数据关联集中的其中一个作为基准关联集，并关联处理所述基准关联集的关联定位节点并以所述关联定位节点作为基准关联定位节点；

对于所述基准关联集之外的其它定位数据关联集，分别设定每个定位数据关联集的关联定位节点，并计算每个定位数据关联集的关联定位节点中任意一个关联定位节点所对应的相对关联节点与该基准关联集的每一个基准关联定位节点所对应的相对关联节点的节点关联信息；

将任意一个关联定位节点关联处理为使该节点关联信息最接近所述基准关联集的关联定位节点的基准关联定位节点，并将其余定位数据关联集中的每个定位数据关联集的关联定位节点关联处理为相对应的基准关联定位节点，并参照关联处理结果，将其余定位数据关联集参照所述基准关联集分别进行重新关联处理分布，连同该基准关联集而获得多个经关联处理后的定位数据关联集；

计算经关联处理后的多个定位数据关联集中每个关联集的定位关系信息和定位参与度；

根据经关联处理后的多个定位数据关联集中每个关联集的定位关系信息和定位参与度，得到多个定位数据子序列。

在第一方面的一种可能的设计中，所述根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图的步骤，包括：

根据所述每个目标定位节点的定位坐标值获得所述每个目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系，并对所述定位物联网关系进行伪定位，得到多个关系伪定位网格；

分别根据每个预设定位区域所对应的定位估计策略对所述多个关系伪定位网格进行定位估计处理，获得所述多个关系伪定位网格各自对应的定位估计结果，其中，所述定位估计结果包括所述关系伪定位网格在对应的预设定位区域下的物联网参与控制度；

根据所述关系伪定位网格各自对应的定位估计结果确定每个预设定位区域中的所述关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系，并根据确定的每个预设定位区域中的所述关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系生成所述物联网室内设备的定位物联网地图。

在第一方面的一种可能的设计中，所述根据所述每个目标定位节点的定位坐标值获得所述每个目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系，并对所述定位物联网关系进行伪定位，得到多个关系伪定位网格的步骤，包括：

针对每个目标定位节点的定位坐标值，根据该目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系获取该目标定位节点的关系节点谱，并将所述关系节点谱作为伪定位块，使所述每个目标定位节点表达成由该目标定位节点的关系节点谱组成的伪定位块；

根据该目标定位节点对应的伪定位块的伪定位值从所述每个目标定位节点的伪定位块中获取所有的相似伪定位块，组成第一伪定位块网格集；

对所述第一伪定位块网格集中的与该目标定位节点对应的伪定位块进行伪定位处理，得到伪定位表达关系和伪定位表达层次；

根据所述伪定位表达关系和所述伪定位表达层次计算以该目标定位节点为基准的伪定位块不含设定定位标记的伪定位坐标值；

当每个目标定位节点都已计算得到以该目标定位节点为中心的伪定位块不含设定定位标记的伪定位坐标值时，根据各目标定位节点对应的不含设定定位标记的伪定位坐标值得到不含设定定位标记的目标定位节点；

根据所述不含设定定位标记的目标定位节点得到第二伪定位块网格集，并对所述第二伪定位块网格集进行处理，得到所述第二伪定位块网格集所对应的伪定位网格序列；

对所述伪定位网格序列计算伪定位流程关系标识和伪定位特征向量，并将所述伪定位特征向量作为初始值，对所述第二伪定位块网格集中的与该目标定位节点对应的伪定位块按照所述伪定位流程关系标识分别进行处理，得到对应的伪定位关系节点树；

通过所述伪定位关系节点树确定伪定位关系子节点，通过以所述伪定位关系节点树的伪定位关系父节点为基准节点，根据所述基准节点相关联的每个关联方向上具有最大关联度的支撑节点连接起来确定基准进阶节点；

计算所述伪定位关系节点树中从每个支撑节点为对比节点，与所述伪定位关系子节点和所述基准进阶节点之间的支撑度，得到伪定位关系子节点的支撑度结果和基准进阶节点的支撑度结果；

通过计算所述伪定位关系节点树内的伪定位关系结果，得到所述伪定位关系节点树内伪定位关系结果的第一关系表达结果；

以连续变化的支撑度阈值对所述基准进阶节点的支撑度结果进行阈值处理，得到第一序列阈值结果；

确定所述第一序列阈值结果中高于阈值的第一支撑度结果，结合所述第一关系表达结果，将所述第一支撑度结果中边界支撑度最大的基准进阶节点作为目标基准进阶节点，将所述伪定位关系子节点的支撑度结果中支撑度大于设定阈值的第二支撑度结果中的边界支撑节点作为目标边界支撑节点；

再次计算所述伪定位关系节点树内的伪定位关系结果中从每个支撑节点与所述伪定位关系子节点的支撑度和所述目标边界支撑节点的支撑度，得到第二伪定位关系子节点的支撑度结果和目标边界支撑节点的支撑度结果；

计算将所述目标基准进阶节点及其所述目标基准进阶节点关联的其它基准进阶节点的支撑度置零后得到的所述伪定位关系节点树内的伪定位关系结果，得到所述伪定位关系节点树内的内伪定位关系结果的第二关系表达结果；

以所述连续变化的支撑度阈值对所述第二伪定位关系子节点的支撑度结果进行阈值处理，得到第二序列阈值结果；

确定所述第二序列阈值结果中高于阈值的第三支撑度结果，结合所述第二关系表达结果，将所述第三支撑度结果中边界平均梯度最大的伪定位关系子节点作为目标伪定位关系子节点，以得到该目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系的多个关系伪定位网格。

在第一方面的一种可能的设计中，所述分别根据每个预设定位区域所对应的定位估计策略对所述多个关系伪定位网格进行定位估计处理，获得所述多个关系伪定位网格各自对应的定位估计结果的步骤，包括：

根据每个预设定位区域所对应的定位估计策略对所述多个关系伪定位网格进行定位估计处理，得到每个关系伪定位网格对应的定位估计连通区域；

对所述定位估计连通区域进行区域划分，且将所述定位估计连通区域的区域划分为估计可靠区域和非估计可靠区域，所述估计可靠区域为与所述定位估计策略所对应的估计区域相似的区域，所述非估计可靠区域为与所述定位估计策略所对应的估计区域不相似的区域；

分别确定所述估计可靠区域的第一定位估计节点位置和所述非估计可靠区域的第二定位估计节点位置；

根据所述估计可靠区域的第一定位估计节点位置，确定所述估计可靠区域的定位估计表达关系，同时采用所述非估计可靠区域的第二定位估计节点位置，确定所述非估计可靠区域的定位估计表达关系；

采用所述估计可靠区域的定位估计表达关系表示所述估计可靠区域的估计节点范围，同时采用所述非估计可靠区域的定位估计表达关系表示所述非估计可靠区域的估计节点范围；

在所述估计可靠区域的估计节点范围中检测所述估计可靠区域的每个第一估计节点，同时在所述非估计可靠区域的估计节点范围中检测所述非估计可靠区域的每个第二估计节点，得到所述估计可靠区域在其估计节点范围中的第一估计节点集和所述非估计可靠区域在其估计节点范围中的第二估计节点集；

分别确定所述估计可靠区域的第一估计节点集的估计对照节点和所述非估计可靠区域的第二估计节点集的估计对照节点，并根据所述第一估计节点集的估计对照节点和所述第二估计节点集的估计对照节点，计算所述估计可靠区域的估计特征颗粒和所述非估计可靠区域的估计特征颗粒；

根据所述估计可靠区域的估计特征颗粒和所述非估计可靠区域的估计特征颗粒，对所述估计可靠区域和所述非估计可靠区域进行比对，得到所述估计可靠区域和所述非估计可靠区域的匹配估计节点对；

根据所述估计可靠区域和所述非估计可靠区域的匹配估计节点对将所述关系伪定位网格对应的定位估计连通区域分割为多个对应的定位估计表达块；

对所述多个定位估计表达块的位置进行分析，以及对每个所述定位估计表达块内的每个节点的位置进行分析，得到位置分析结果，其中，所述位置分析结果包括多个确定为强表达关系的节点位置；

将所述位置分析结果划分为多个与所述关系伪定位网格对应的目标节点位置；

计算得到每个所述目标节点位置中的位置置信度，并计算得到每个所述目标节点位置内每一个位置置信度与对应均值的比例，得到与每个所述目标节点位置对应的比例表达矩阵；

计算得到各个比例表达矩阵的比例权衡度，并获取所有比例权衡度中的最大值，作为全局最大比例权衡度；

根据所述全局最大比例权衡度，生成多个不同权衡等级的定位估计模型，其中，所述多个定位估计模型的权衡等级自设定等级开始依次递增，所述定位估计模型的总数为所述全局最大比例权衡度除以预设权衡度后取整得到；

计算得到每个所述目标节点位置的比例表达矩阵的比例权衡度，并将该比例权衡度除以所述预设权衡度后取整，得到每个所述目标节点位置的对应权衡等级；

利用权衡等级与各个所述目标节点位置的对应权衡等级相同的所述定位估计模型，分别处理对应的目标节点位置的比例表达矩阵中的每一个比例，得到每个所述目标节点位置的比例程度映射关系；

将各个所述目标节点位置的均值、权衡等级、比例程度映射关系，以及定位估计模型总数和对应的重构值进行处理，得到所述多个关系伪定位网格各自对应的定位估计结果。

在第一方面的一种可能的设计中，所述根据所述关系伪定位网格各自对应的定位估计结果确定每个预设定位区域中的所述关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系，并根据确定的每个预设定位区域中的所述关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系生成所述物联网室内设备的定位物联网地图的步骤，包括：

根据所述关系伪定位网格各自对应的定位估计结果将所述关系伪定位网格转化为关系真定位网格；

从所述关系真定位网格中随机挑选多个关系真定位网格块组成物联网参与控制块，并确定每个物联网参与控制块之间的物联网参与过程，以根据所述每个物联网参与控制块之间的物联网参与过程确定每个预设定位区域中的所述关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系；

根据所述物联网参与控制关系，提取每个物联网参与控制块中所有物联网参与控制流程的流程关系标识，得到流程关系标识序列，并提取物联网参与过程中每个物联网参与控制流程的类别，得到与流程关系标识序列相对应的参照序列；

分别对所述流程关系标识序列及所述参照序列进行去噪处理后，对所述流程关系标识序列中的任一个物联网参与控制流程关系标识，随机分配一组控制系数作为控制过程的控制系数；

根据处理后的流程关系标识序列与参照序列构造以流程关联度和流程区分度为变量的控制模型，计算控制过程的控制系数的融合系数，从而得到控制过程的标定控制策略；

利用控制过程的标定控制策略对物联网参与控制块进行检测，并根据检测结果计算本次检测的流程关联度与流程区分度；

若本次检测的流程关联度与流程区分度满足预设条件，则利用控制过程的标定控制策略随机选择多种类别的流程关系标识；

利用所述物联网参与控制块及其物联网参与过程分别对多种类别的流程关系标识进行查找，计算每种类别流程关系标识在不同关系真定位网格块的定位物联网控制结果；

根据所述每种类别流程关系标识在不同关系真定位网格块的定位物联网控制结果，生成所述物联网室内设备的定位物联网地图。

在第一方面的一种可能的设计中，所述根据所述定位物联网地图生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界的步骤，包括：

对所述定位物联网地图进行功能性划分，得到至少一个物联网控制功能区域，同一个所述物联网控制功能区域中各个定位点的物联网控制功能相同；

确定每个所述物联网控制功能区域的物联网控制功能和控制主体；

根据各个物联网控制功能区域所对应的物联网控制功能以及各个物联网控制功能区域的控制主体，建立物联网控制边界模型；

根据所述物联网控制边界模型获取所述至少一个物联网控制功能区域中的最外边界点和最内边界点；

根据所述物联网控制边界模型以及所述最外边界点和所述最内边界点，生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界。

第二方面，本申请实施例还提供一种基于物联网的室内定位数据处理方法，应用于服务器，所述服务器与至少一个物联网室内设备通信连接，所述方法包括：

接收所述物联网室内设备发送的在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据；

根据所述周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将所述定位数据序列处理为多个预先以所述周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列；

计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将所述定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值；

将所述定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图；

根据所述定位物联网地图生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界。

第三方面，本申请实施例还提供一种基于物联网的室内定位数据处理装置，应用于服务器，所述服务器与至少一个物联网室内设备通信连接，所述装置包括：

接收模块，用于接收所述物联网室内设备发送的在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据；

序列处理模块，用于根据所述周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将所述定位数据序列处理为多个预先以所述周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列；

计算模块，用于计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将所述定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值；

第一生成模块，用于将所述定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图；

第二生成模块，用于根据所述定位物联网地图生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界。

第四方面，本申请实施例还提供一种基于物联网的室内定位数据处理系统，所述基于物联网的室内定位数据处理系统包括服务器以及与所述服务器通信连接的至少一个物联网室内设备；

所述物联网室内设备，用于将在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据发送给所述服务器；

所述服务器，用于根据所述周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将所述定位数据序列处理为多个预先以所述周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列；

所述服务器，用于计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将所述定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值；

所述服务器，用于将所述定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图；

所述服务器，用于根据所述定位物联网地图生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界。

第五方面，本申请实施例还提供一种服务器，所述服务器包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个物联网室内设备通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的基于物联网的室内定位数据处理方法。

第六方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上检测时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的基于物联网的室内定位数据处理方法。

基于上述任意一个方面，本申请通过周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将定位数据序列处理为多个预先以周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列，之后计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值，将定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，从而大大减少了定位数据的处理数量，提高定位数据的处理速度；之后，根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图，由于每个目标定位节点的定位坐标值对应的是不同物联网功能划分的预设定位区域，从而使利用生成所述物联网室内设备的定位物联网地图的过程实际上是针对不同物联网功能划分的预设定位区域的处理过程，进一步提高了定位数据的处理速度，并且整个过程并没有丢弃任何一条定位数据，而是在室内定位的小面积场景中综合考虑了所有的定位数据进行计算，提高了计算精确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请实施例提供的基于物联网的室内定位数据处理系统的应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的基于物联网的室内定位数据处理方法的流程示意图之一；

图3为图2中所示的步骤S140包括的各个子步骤的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的基于物联网的室内定位数据处理方法的流程示意图之二；

图5为本申请实施例提供的基于物联网的室内定位数据处理装置的功能模块示意图；

图6为本申请实施例提供的用于实现上述的基于物联网的室内定位数据处理方法的服务器的结构示意框图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本申请进行具体说明，方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。在本申请的描述中，除非另有说明，“至少一个”包括一个或多个。“多个”是指两个或两个以上。例如，A、B和C中的至少一个，包括：单独存在A、单独存在B、同时存在A和B、同时存在A和C、同时存在B和C，以及同时存在A、B和C。在本申请中，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联目标核磁共振设备的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。

图1是本申请一种实施例提供的基于物联网的室内定位数据处理系统10的交互示意图。基于物联网的室内定位数据处理系统10可以包括服务器100以及与所述服务器100通信连接的物联网室内设备200，服务器100中可以包括执行指令操作的处理器。图1所示的基于物联网的室内定位数据处理系统10仅为一种可行的示例，在其它可行的实施例中，该基于物联网的室内定位数据处理系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成部分。

在一些实施例中，服务器100可以是单个服务器，也可以是一个服务器组。运营服务器组可以是集中式的，也可以是分布式的(例如，服务器100可以是分布式系统)。在一些实施例中，服务器100相对于物联网室内设备200，可以是本地的、也可以是远程的。例如，服务器100可以经由网络访问存储在物联网室内设备200以及数据库、或其任意组合中的信息。作为另一示例，服务器100可以直接连接到物联网室内设备200和数据库中的至少一个，以访问其中存储的信息和/或数据。在一些实施例中，服务器100可以在云平台上实现；仅作为示例，云平台可以包括私有云、公有云、混合云、社区云(community cloud)、分布式云、跨云(inter-cloud)、多云(multi-cloud)等，或者它们的任意组合。在一些实施例中，服务器100、物联网室内设备200可以在具有本申请实施例中图2所示的一个或多个组件的电子设备200上实现。

在一些实施例中，服务器100可以包括处理器。处理器可以处理与服务请求有关的信息和/或数据，以执行本申请中描述的一个或多个功能。处理器可以包括一个或多个处理核(例如，单核处理器(S)或多核处理器(S))。仅作为举例，处理器可以包括中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit,ASIC)、专用指令集处理器(Application Specific Instruction-setProcessor,ASIP)、图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)、物理处理单元(Physics Processing Unit,PPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)、控制器、微控制器单元、简化指令集计算机(ReducedInstruction Set Computing,RISC)、或微处理器等，或其任意组合。

网络可以用于信息和/或数据的交换。在一些实施例中，基于物联网的室内定位数据处理系统10中的一个或多个组件(例如，服务器100，物联网室内设备200和数据库)可以向其他组件发送信息和/或数据。在一些实施例中，网络可以是任何类型的有线或者无线网络，或者是他们的结合。仅作为示例，网络130可以包括有线网络、无线网络、光纤网络、远程通信网络、内联网、因特网、局域网(Local Area Network，LAN)、广域网(Wide AreaNetwork，WAN)、无线局域网(Wireless Local Area Networks，WLAN)、城域网(Metropolitan Area Network，MAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、公共电话交换网(Public Switched Telephone Network，PSTN)、蓝牙网络、ZigBee网络、或近场通信(NearField Communication,NFC)网络等，或其任意组合。在一些实施例中，网络可以包括一个或多个网络接入点。例如，网络可以包括有线或无线网络接入点，例如基站和/或网络交换节点，基于物联网的室内定位数据处理系统10的一个或多个组件可以通过该接入点连接到网络以交换数据和/或信息。

前述的数据库可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，数据库可以存储从物联网室内设备200获得的数据。在一些实施例中，数据库可以存储在本申请中描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中，数据库可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、或只读存储器(Read-Only Memory,ROM)等，或其任意组合。作为举例，大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等；可移动存储器可包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、zip磁盘、磁带等；易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)；RAM可以包括动态RAM(Dynamic Random Access Memory,DRAM)，双倍数据速率同步动态RAM(Double Date-Rate Synchronous RAM,DDR SDRAM)；静态RAM(StaticRandom-Access Memory,SRAM)，晶闸管RAM(Thyristor-Based Random Access Memory,T-RAM)和零电容器RAM(Zero-RAM)等。作为举例，ROM可以包括掩模ROM(Mask Read-OnlyMemory,MROM)、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory,PROM)、可擦除可编程ROM(Programmable Erasable Read-only Memory,PEROM)、电可擦除可编程ROM(ElectricallyErasable Programmable read only memory,EEPROM)、光盘ROM(CD-ROM)、以及数字通用磁盘ROM等。在一些实施例中，数据库可以在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公有云、混合云、社区云、分布式云、跨云、多云或者其它类似的等，或其任意组合。

在一些实施例中，数据库可以连接到网络以与基于物联网的室内定位数据处理系统10(例如，服务器100，物联网室内设备200等)中的一个或多个组件通信。基于物联网的室内定位数据处理系统10中的一个或多个组件可以经由网络访问存储在数据库中的数据或指令。在一些实施例中，数据库可以直接连接到基于物联网的室内定位数据处理系统10中的一个或多个组件(例如，服务器100，物联网室内设备200等)；或者，在一些实施例中，数据库也可以是服务器100的一部分。

为了解决前述背景技术中的技术问题，图2为本申请实施例提供的基于物联网的室内定位数据处理方法的流程示意图，本实施例提供的基于物联网的室内定位数据处理方法可以由图1中所示的基于物联网的室内定位数据处理系统10执行，下面对该基于物联网的室内定位数据处理方法进行详细介绍。

步骤S110，物联网室内设备200将在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据发送给服务器100。

步骤S120，服务器100根据周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将定位数据序列处理为多个预先以周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列。

步骤S130，计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值。

步骤S140，将定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据每个目标定位节点的定位坐标值生成物联网室内设备200的定位物联网地图。

步骤S150，根据定位物联网地图生成物联网室内设备200在本周期内的物联网控制边界。

基于上述步骤，通过周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将定位数据序列处理为多个预先以周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列，之后计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值，将定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，从而大大减少了定位数据的处理数量，提高定位数据的处理速度；之后，根据每个目标定位节点的定位坐标值生成物联网室内设备200的定位物联网地图，由于每个目标定位节点的定位坐标值对应的是不同物联网功能划分的预设定位区域，从而使利用生成物联网室内设备200的定位物联网地图的过程实际上是针对不同物联网功能划分的预设定位区域的处理过程，进一步提高了定位数据的处理速度，并且整个过程并没有丢弃任何一条定位数据，而是在室内定位的小面积场景中综合考虑了所有的定位数据进行计算，提高了计算精确度。

在一种可能的设计中，针对步骤S120，为了进一步提高计算精确度，可以预先设定按照不同物联网功能划分的预设定位区域，并根据每个按照不同物联网功能划分的预设定位区域分别对定位数据序列进行处理，对应得到多个定位数据关联集，然后选择多个定位数据关联集中的其中一个作为基准关联集，并关联处理基准关联集的关联定位节点并以关联定位节点作为基准关联定位节点。

在此基础上，对于基准关联集之外的其它定位数据关联集，可以分别设定每个定位数据关联集的关联定位节点，并计算每个定位数据关联集的关联定位节点中任意一个关联定位节点所对应的相对关联节点与该基准关联集的每一个基准关联定位节点所对应的相对关联节点的节点关联信息。而后，将任意一个关联定位节点关联处理为使该节点关联信息最接近基准关联集的关联定位节点的基准关联定位节点，并将其余定位数据关联集中的每个定位数据关联集的关联定位节点关联处理为相对应的基准关联定位节点，并参照关联处理结果，将其余定位数据关联集参照基准关联集分别进行重新关联处理分布，连同该基准关联集而获得多个经关联处理后的定位数据关联集。

由此，可以进一步计算经关联处理后的多个定位数据关联集中每个关联集的定位关系信息和定位参与度，并根据经关联处理后的多个定位数据关联集中每个关联集的定位关系信息和定位参与度，得到多个定位数据子序列。

基于上述设计，本实施例利用不同物联网功能划分的预设定位区域将定位数据序列处理为多个定位数据子序列，并在整个过程中对关联定位节点和关联集进行关联处理后根据经关联处理后的多个定位数据关联集中每个关联集的定位关系信息和定位参与度，得到多个定位数据子序列，有效提高了计算精确度。

在一种可能的实施方式中，为了进一步提高计算精确度，针对步骤S140，请结合参阅图3，具体可以通过如下子步骤进一步实现。

子步骤S141，根据每个目标定位节点的定位坐标值获得每个目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系，并对定位物联网关系进行伪定位，得到多个关系伪定位网格。

子步骤S142，分别根据每个预设定位区域所对应的定位估计策略对多个关系伪定位网格进行定位估计处理，获得多个关系伪定位网格各自对应的定位估计结果，其中，定位估计结果包括关系伪定位网格在对应的预设定位区域下的物联网参与控制度。

子步骤S143，根据关系伪定位网格各自对应的定位估计结果确定每个预设定位区域中的关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系，并根据确定的每个预设定位区域中的关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系生成物联网室内设备200的定位物联网地图。

基于上述步骤，本实施例充分考虑到每个目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系，之后通过对定位物联网关系进行伪定位处理后，进一步确定每个预设定位区域中的关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系，从而进一步提高计算精确度。

在一种可能的设计中，针对子步骤S141，为了避免一部分无关联的定位标记影响伪定位过程中的计算精确度，并在此基础上进一步提高计算精确度和计算速度，降低计算量，可以针对每个目标定位节点的定位坐标值，根据该目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系获取该目标定位节点的关系节点谱，并将关系节点谱作为伪定位块，使每个目标定位节点表达成由该目标定位节点的关系节点谱组成的伪定位块。

在此基础上，可以根据该目标定位节点对应的伪定位块的伪定位值从每个目标定位节点的伪定位块中获取所有的相似伪定位块，组成第一伪定位块网格集。

接着，对第一伪定位块网格集中的与该目标定位节点对应的伪定位块进行伪定位处理，得到伪定位表达关系和伪定位表达层次。

接着，根据伪定位表达关系和伪定位表达层次计算以该目标定位节点为基准的伪定位块不含设定定位标记的伪定位坐标值。

接着，当每个目标定位节点都已计算得到以该目标定位节点为中心的伪定位块不含设定定位标记的伪定位坐标值时，根据各目标定位节点对应的不含设定定位标记的伪定位坐标值得到不含设定定位标记的目标定位节点。

接着，根据不含设定定位标记的目标定位节点得到第二伪定位块网格集，并对第二伪定位块网格集进行处理，得到第二伪定位块网格集所对应的伪定位网格序列。

接着，对伪定位网格序列计算伪定位流程关系标识和伪定位特征向量，并将伪定位特征向量作为初始值，对第二伪定位块网格集中的与该目标定位节点对应的伪定位块按照伪定位流程关系标识分别进行处理，得到对应的伪定位关系节点树。

接着，通过伪定位关系节点树确定伪定位关系子节点，通过以伪定位关系节点树的伪定位关系父节点为基准节点，根据基准节点相关联的每个关联方向上具有最大关联度的支撑节点连接起来确定基准进阶节点。

接着，计算伪定位关系节点树中从每个支撑节点为对比节点，与伪定位关系子节点和基准进阶节点之间的支撑度，得到伪定位关系子节点的支撑度结果和基准进阶节点的支撑度结果。

接着，通过计算伪定位关系节点树内的伪定位关系结果，得到伪定位关系节点树内伪定位关系结果的第一关系表达结果。

接着，以连续变化的支撑度阈值对基准进阶节点的支撑度结果进行阈值处理，得到第一序列阈值结果。

接着，确定第一序列阈值结果中高于阈值的第一支撑度结果，结合第一关系表达结果，将第一支撑度结果中边界支撑度最大的基准进阶节点作为目标基准进阶节点，将伪定位关系子节点的支撑度结果中支撑度大于设定阈值的第二支撑度结果中的边界支撑节点作为目标边界支撑节点。

接着，再次计算伪定位关系节点树内的伪定位关系结果中从每个支撑节点与伪定位关系子节点的支撑度和目标边界支撑节点的支撑度，得到第二伪定位关系子节点的支撑度结果和目标边界支撑节点的支撑度结果。

接着，计算将目标基准进阶节点及其目标基准进阶节点关联的其它基准进阶节点的支撑度置零后得到的伪定位关系节点树内的伪定位关系结果，得到伪定位关系节点树内的内伪定位关系结果的第二关系表达结果。

接着，以连续变化的支撑度阈值对第二伪定位关系子节点的支撑度结果进行阈值处理，得到第二序列阈值结果。

接着，确定第二序列阈值结果中高于阈值的第三支撑度结果，结合第二关系表达结果，将第三支撑度结果中边界平均梯度最大的伪定位关系子节点作为目标伪定位关系子节点，以得到该目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系的多个关系伪定位网格。

在一种可能的设计中中，针对子步骤S142，可以根据每个预设定位区域所对应的定位估计策略对多个关系伪定位网格进行定位估计处理，得到每个关系伪定位网格对应的定位估计连通区域。

在此基础上，可以对定位估计连通区域进行区域划分，且将定位估计连通区域的区域划分为估计可靠区域和非估计可靠区域，估计可靠区域为与定位估计策略所对应的估计区域相似的区域，非估计可靠区域为与定位估计策略所对应的估计区域不相似的区域。

接着，分别确定估计可靠区域的第一定位估计节点位置和非估计可靠区域的第二定位估计节点位置。

接着，根据估计可靠区域的第一定位估计节点位置，确定估计可靠区域的定位估计表达关系，同时采用非估计可靠区域的第二定位估计节点位置，确定非估计可靠区域的定位估计表达关系。

接着，采用估计可靠区域的定位估计表达关系表示估计可靠区域的估计节点范围，同时采用非估计可靠区域的定位估计表达关系表示非估计可靠区域的估计节点范围。

接着，在估计可靠区域的估计节点范围中检测估计可靠区域的每个第一估计节点，同时在非估计可靠区域的估计节点范围中检测非估计可靠区域的每个第二估计节点，得到估计可靠区域在其估计节点范围中的第一估计节点集和非估计可靠区域在其估计节点范围中的第二估计节点集。

接着，分别确定估计可靠区域的第一估计节点集的估计对照节点和非估计可靠区域的第二估计节点集的估计对照节点，并根据第一估计节点集的估计对照节点和第二估计节点集的估计对照节点，计算估计可靠区域的估计特征颗粒和非估计可靠区域的估计特征颗粒。

接着，根据估计可靠区域的估计特征颗粒和非估计可靠区域的估计特征颗粒，对估计可靠区域和非估计可靠区域进行比对，得到估计可靠区域和非估计可靠区域的匹配估计节点对。

接着，根据估计可靠区域和非估计可靠区域的匹配估计节点对将关系伪定位网格对应的定位估计连通区域分割为多个对应的定位估计表达块。

接着，对多个定位估计表达块的位置进行分析，以及对每个定位估计表达块内的每个节点的位置进行分析，得到位置分析结果，其中，位置分析结果包括多个确定为强表达关系的节点位置。

接着，将位置分析结果划分为多个与关系伪定位网格对应的目标节点位置。

接着，计算得到每个目标节点位置中的位置置信度，并计算得到每个目标节点位置内每一个位置置信度与对应均值的比例，得到与每个目标节点位置对应的比例表达矩阵。

接着，计算得到各个比例表达矩阵的比例权衡度，并获取所有比例权衡度中的最大值，作为全局最大比例权衡度。

接着，根据全局最大比例权衡度，生成多个不同权衡等级的定位估计模型，其中，多个定位估计模型的权衡等级自设定等级开始依次递增，定位估计模型的总数为全局最大比例权衡度除以预设权衡度后取整得到。

接着，计算得到每个目标节点位置的比例表达矩阵的比例权衡度，并将该比例权衡度除以预设权衡度后取整，得到每个目标节点位置的对应权衡等级。

接着，利用权衡等级与各个目标节点位置的对应权衡等级相同的定位估计模型，分别处理对应的目标节点位置的比例表达矩阵中的每一个比例，得到每个目标节点位置的比例程度映射关系。

将各个目标节点位置的均值、权衡等级、比例程度映射关系，以及定位估计模型总数和对应的重构值进行处理，得到多个关系伪定位网格各自对应的定位估计结果。

在一种可能的设计中，针对子步骤S143，为了进一步提高计算精确度，可以根据关系伪定位网格各自对应的定位估计结果将关系伪定位网格转化为关系真定位网格，然后从关系真定位网格中随机挑选多个关系真定位网格块组成物联网参与控制块，并确定每个物联网参与控制块之间的物联网参与过程，以根据每个物联网参与控制块之间的物联网参与过程确定每个预设定位区域中的关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系。

接着，根据物联网参与控制关系，提取每个物联网参与控制块中所有物联网参与控制流程的流程关系标识，得到流程关系标识序列，并提取物联网参与过程中每个物联网参与控制流程的类别，得到与流程关系标识序列相对应的参照序列。

接着，分别对流程关系标识序列及参照序列进行去噪处理后，对流程关系标识序列中的任一个物联网参与控制流程关系标识，随机分配一组控制系数作为控制过程的控制系数。

接着，根据处理后的流程关系标识序列与参照序列构造以流程关联度和流程区分度为变量的控制模型，计算控制过程的控制系数的融合系数，从而得到控制过程的标定控制策略。

接着，利用控制过程的标定控制策略对物联网参与控制块进行检测，并根据检测结果计算本次检测的流程关联度与流程区分度。

若本次检测的流程关联度与流程区分度满足预设条件，则利用控制过程的标定控制策略随机选择多种类别的流程关系标识，然后利用物联网参与控制块及其物联网参与过程分别对多种类别的流程关系标识进行查找，计算每种类别流程关系标识在不同关系真定位网格块的定位物联网控制结果，从而根据每种类别流程关系标识在不同关系真定位网格块的定位物联网控制结果，生成物联网室内设备200的定位物联网地图。

在一种可能的设计中，针对步骤S150，可以对定位物联网地图进行功能性划分，得到至少一个物联网控制功能区域，同一个物联网控制功能区域中各个定位点的物联网控制功能相同。此基础上，确定每个物联网控制功能区域的物联网控制功能和控制主体，并根据各个物联网控制功能区域所对应的物联网控制功能以及各个物联网控制功能区域的控制主体，建立物联网控制边界模型。

然后，根据物联网控制边界模型获取至少一个物联网控制功能区域中的最外边界点和最内边界点，并根据物联网控制边界模型以及最外边界点和最内边界点，生成物联网室内设备200在本周期内的物联网控制边界。

图4示出了本申请实施还提供的另一种基于物联网的室内定位数据处理方法的流程示意图，与上面实施例不同的是，本基于物联网的室内定位数据处理方法由服务器100执行，可以理解的是，接下来要描述的基于物联网的室内定位数据处理方法中涉及的步骤在上面实施例中已经描述过，具体各个步骤的详尽内容可参照上面的实施例描述，下面仅对服务器100执行步骤进行简要说明。

步骤S210，接收物联网室内设备200发送的在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据。

步骤S220，根据周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将定位数据序列处理为多个预先以周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列。

步骤S230，计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值。

步骤S240，将定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据每个目标定位节点的定位坐标值生成物联网室内设备200的定位物联网地图。

步骤S250，根据定位物联网地图生成物联网室内设备200在本周期内的物联网控制边界。

图5为本申请实施例提供的基于物联网的室内定位数据处理装置300的功能模块示意图，本实施例可以根据上述服务器100执行的方法实施例对该基于物联网的室内定位数据处理装置300进行功能模块的划分。例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请中对模块的划分是示意性的，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。比如，在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图5示出的基于物联网的室内定位数据处理装置300只是一种装置示意图。其中，基于物联网的室内定位数据处理装置300可以包括接收模块310、序列处理模块320、计算模块330、第一生成模块340以及第二生成模块350，下面分别对该基于物联网的室内定位数据处理装置300的各个功能模块的功能进行详细阐述。

接收模块310，用于接收物联网室内设备200发送的在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据。

序列处理模块320，用于根据周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将定位数据序列处理为多个预先以周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列。

计算模块330，用于计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值。

第一生成模块340，用于将定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据每个目标定位节点的定位坐标值生成物联网室内设备200的定位物联网地图。

第二生成模块350，用于根据定位物联网地图生成物联网室内设备200在本周期内的物联网控制边界。

进一步地，图6为本申请实施例提供的用于执行上述基于物联网的室内定位数据处理方法的服务器100的结构示意图。如图6所示，该服务器100可包括网络接口110、机器可读存储介质120、处理器130以及总线140。处理器130可以是一个或多个，图6中以一个处理器130为例。网络接口110、机器可读存储介质120以及处理器130可以通过总线140或其他方式连接，图6中以通过总线140连接为例。

机器可读存储介质120作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的基于物联网的室内定位数据处理方法对应的程序指令/模块(例如图5中所示的基于物联网的室内定位数据处理装置300的接收模块310、序列处理模块320、计算模块330、第一生成模块340以及第二生成模块350)。处理器130通过检测存储在机器可读存储介质120中的软件程序、指令以及模块，从而执行终端设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的基于物联网的室内定位数据处理方法，在此不再赘述。

机器可读存储介质120可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，机器可读存储介质120可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double DataRateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合发布节点的存储器。在一些实例中，机器可读存储介质120可进一步包括相对于处理器130远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务器100。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

处理器130可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器130中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器130可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

服务器100可以通过通信接口110和其它设备(例如物联网室内设备200)进行信息交互。通信接口110可以是电路、总线、收发器或者其它任意可以用于进行信息交互的装置。处理器130可以利用通信接口110收发信息。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请实施例的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于物联网的室内定位数据处理方法，其特征在于，应用于基于物联网的室内定位数据处理系统，所述基于物联网的室内定位数据处理系统包括服务器以及与所述服务器通信连接的至少一个物联网室内设备，所述方法包括：

所述物联网室内设备将在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据发送给所述服务器；

所述服务器根据所述周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将所述定位数据序列处理为多个预先以所述周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列；

计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将所述定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值；

将所述定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图；

根据所述定位物联网地图生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的室内定位数据处理方法，其特征在于，所述将所述定位数据序列处理为多个预先以所述周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列的步骤，包括：

预先设定按照不同物联网功能划分的预设定位区域；

根据每个按照不同物联网功能划分的预设定位区域分别对所述定位数据序列进行处理，对应得到多个定位数据关联集；

选择所述多个定位数据关联集中的其中一个作为基准关联集，并关联处理所述基准关联集的关联定位节点并以所述关联定位节点作为基准关联定位节点；

对于所述基准关联集之外的其它定位数据关联集，分别设定每个定位数据关联集的关联定位节点，并计算每个定位数据关联集的关联定位节点中任意一个关联定位节点所对应的相对关联节点与该基准关联集的每一个基准关联定位节点所对应的相对关联节点的节点关联信息；

将任意一个关联定位节点关联处理为使该节点关联信息最接近所述基准关联集的关联定位节点的基准关联定位节点，并将其余定位数据关联集中的每个定位数据关联集的关联定位节点关联处理为相对应的基准关联定位节点，并参照关联处理结果，将其余定位数据关联集参照所述基准关联集分别进行重新关联处理分布，连同该基准关联集而获得多个经关联处理后的定位数据关联集；

计算经关联处理后的多个定位数据关联集中每个关联集的定位关系信息和定位参与度；

根据经关联处理后的多个定位数据关联集中每个关联集的定位关系信息和定位参与度，得到多个定位数据子序列。

3.根据权利要求1所述的基于物联网的室内定位数据处理方法，其特征在于，所述根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图的步骤，包括：

根据所述每个目标定位节点的定位坐标值获得所述每个目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系，并对所述定位物联网关系进行伪定位，得到多个关系伪定位网格；

分别根据每个预设定位区域所对应的定位估计策略对所述多个关系伪定位网格进行定位估计处理，获得所述多个关系伪定位网格各自对应的定位估计结果，其中，所述定位估计结果包括所述关系伪定位网格在对应的预设定位区域下的物联网参与控制度；

根据所述关系伪定位网格各自对应的定位估计结果确定每个预设定位区域中的所述关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系，并根据确定的每个预设定位区域中的所述关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系生成所述物联网室内设备的定位物联网地图。

4.根据权利要求3所述的基于物联网的室内定位数据处理方法，其特征在于，所述根据所述每个目标定位节点的定位坐标值获得所述每个目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系，并对所述定位物联网关系进行伪定位，得到多个关系伪定位网格的步骤，包括：

针对每个目标定位节点的定位坐标值，根据该目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系获取该目标定位节点的关系节点谱，并将所述关系节点谱作为伪定位块，使所述每个目标定位节点表达成由该目标定位节点的关系节点谱组成的伪定位块；

根据该目标定位节点对应的伪定位块的伪定位值从所述每个目标定位节点的伪定位块中获取所有的相似伪定位块，组成第一伪定位块网格集；

对所述第一伪定位块网格集中的与该目标定位节点对应的伪定位块进行伪定位处理，得到伪定位表达关系和伪定位表达层次；

根据所述伪定位表达关系和所述伪定位表达层次计算以该目标定位节点为基准的伪定位块不含设定定位标记的伪定位坐标值；

当每个目标定位节点都已计算得到以该目标定位节点为中心的伪定位块不含设定定位标记的伪定位坐标值时，根据各目标定位节点对应的不含设定定位标记的伪定位坐标值得到不含设定定位标记的目标定位节点；

根据所述不含设定定位标记的目标定位节点得到第二伪定位块网格集，并对所述第二伪定位块网格集进行处理，得到所述第二伪定位块网格集所对应的伪定位网格序列；

对所述伪定位网格序列计算伪定位流程关系标识和伪定位特征向量，并将所述伪定位特征向量作为初始值，对所述第二伪定位块网格集中的与该目标定位节点对应的伪定位块按照所述伪定位流程关系标识分别进行处理，得到对应的伪定位关系节点树；

通过所述伪定位关系节点树确定伪定位关系子节点，通过以所述伪定位关系节点树的伪定位关系父节点为基准节点，根据所述基准节点相关联的每个关联方向上具有最大关联度的支撑节点连接起来确定基准进阶节点；

计算所述伪定位关系节点树中从每个支撑节点为对比节点，与所述伪定位关系子节点和所述基准进阶节点之间的支撑度，得到伪定位关系子节点的支撑度结果和基准进阶节点的支撑度结果；

通过计算所述伪定位关系节点树内的伪定位关系结果，得到所述伪定位关系节点树内伪定位关系结果的第一关系表达结果；

以连续变化的支撑度阈值对所述基准进阶节点的支撑度结果进行阈值处理，得到第一序列阈值结果；

确定所述第一序列阈值结果中高于阈值的第一支撑度结果，结合所述第一关系表达结果，将所述第一支撑度结果中边界支撑度最大的基准进阶节点作为目标基准进阶节点，将所述伪定位关系子节点的支撑度结果中支撑度大于设定阈值的第二支撑度结果中的边界支撑节点作为目标边界支撑节点；

再次计算所述伪定位关系节点树内的伪定位关系结果中从每个支撑节点与所述伪定位关系子节点的支撑度和所述目标边界支撑节点的支撑度，得到第二伪定位关系子节点的支撑度结果和目标边界支撑节点的支撑度结果；

计算将所述目标基准进阶节点及其所述目标基准进阶节点关联的其它基准进阶节点的支撑度置零后得到的所述伪定位关系节点树内的伪定位关系结果，得到所述伪定位关系节点树内的内伪定位关系结果的第二关系表达结果；

以所述连续变化的支撑度阈值对所述第二伪定位关系子节点的支撑度结果进行阈值处理，得到第二序列阈值结果；

确定所述第二序列阈值结果中高于阈值的第三支撑度结果，结合所述第二关系表达结果，将所述第三支撑度结果中边界平均梯度最大的伪定位关系子节点作为目标伪定位关系子节点，以得到该目标定位节点在每个预设定位区域的定位物联网关系的多个关系伪定位网格。

5.根据权利要求3所述的基于物联网的室内定位数据处理方法，其特征在于，所述分别根据每个预设定位区域所对应的定位估计策略对所述多个关系伪定位网格进行定位估计处理，获得所述多个关系伪定位网格各自对应的定位估计结果的步骤，包括：

根据每个预设定位区域所对应的定位估计策略对所述多个关系伪定位网格进行定位估计处理，得到每个关系伪定位网格对应的定位估计连通区域；

对所述定位估计连通区域进行区域划分，且将所述定位估计连通区域的区域划分为估计可靠区域和非估计可靠区域，所述估计可靠区域为与所述定位估计策略所对应的估计区域相似的区域，所述非估计可靠区域为与所述定位估计策略所对应的估计区域不相似的区域；

分别确定所述估计可靠区域的第一定位估计节点位置和所述非估计可靠区域的第二定位估计节点位置；

根据所述估计可靠区域的第一定位估计节点位置，确定所述估计可靠区域的定位估计表达关系，同时采用所述非估计可靠区域的第二定位估计节点位置，确定所述非估计可靠区域的定位估计表达关系；

采用所述估计可靠区域的定位估计表达关系表示所述估计可靠区域的估计节点范围，同时采用所述非估计可靠区域的定位估计表达关系表示所述非估计可靠区域的估计节点范围；

在所述估计可靠区域的估计节点范围中检测所述估计可靠区域的每个第一估计节点，同时在所述非估计可靠区域的估计节点范围中检测所述非估计可靠区域的每个第二估计节点，得到所述估计可靠区域在其估计节点范围中的第一估计节点集和所述非估计可靠区域在其估计节点范围中的第二估计节点集；

分别确定所述估计可靠区域的第一估计节点集的估计对照节点和所述非估计可靠区域的第二估计节点集的估计对照节点，并根据所述第一估计节点集的估计对照节点和所述第二估计节点集的估计对照节点，计算所述估计可靠区域的估计特征颗粒和所述非估计可靠区域的估计特征颗粒；

根据所述估计可靠区域的估计特征颗粒和所述非估计可靠区域的估计特征颗粒，对所述估计可靠区域和所述非估计可靠区域进行比对，得到所述估计可靠区域和所述非估计可靠区域的匹配估计节点对；

根据所述估计可靠区域和所述非估计可靠区域的匹配估计节点对将所述关系伪定位网格对应的定位估计连通区域分割为多个对应的定位估计表达块；

对多个定位估计表达块的位置进行分析，以及对每个所述定位估计表达块内的每个节点的位置进行分析，得到位置分析结果，其中，所述位置分析结果包括多个确定为强表达关系的节点位置；

将所述位置分析结果划分为多个与所述关系伪定位网格对应的目标节点位置；

计算得到每个所述目标节点位置中的位置置信度，并计算得到每个所述目标节点位置内每一个位置置信度与对应均值的比例，得到与每个所述目标节点位置对应的比例表达矩阵；

计算得到各个比例表达矩阵的比例权衡度，并获取所有比例权衡度中的最大值，作为全局最大比例权衡度；

根据所述全局最大比例权衡度，生成多个不同权衡等级的定位估计模型，其中，多个定位估计模型的权衡等级自设定等级开始依次递增，所述定位估计模型的总数为所述全局最大比例权衡度除以预设权衡度后取整得到；

计算得到每个所述目标节点位置的比例表达矩阵的比例权衡度，并将该比例权衡度除以所述预设权衡度后取整，得到每个所述目标节点位置的对应权衡等级；

利用权衡等级与各个所述目标节点位置的对应权衡等级相同的所述定位估计模型，分别处理对应的目标节点位置的比例表达矩阵中的每一个比例，得到每个所述目标节点位置的比例程度映射关系；

将各个所述目标节点位置的均值、权衡等级、比例程度映射关系，以及定位估计模型总数和对应的重构值进行处理，得到所述多个关系伪定位网格各自对应的定位估计结果。

6.根据权利要求3所述的基于物联网的室内定位数据处理方法，其特征在于，所述根据所述关系伪定位网格各自对应的定位估计结果确定每个预设定位区域中的所述关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系，并根据确定的每个预设定位区域中的所述关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系生成所述物联网室内设备的定位物联网地图的步骤，包括：

根据所述关系伪定位网格各自对应的定位估计结果将所述关系伪定位网格转化为关系真定位网格；

从所述关系真定位网格中随机挑选多个关系真定位网格块组成物联网参与控制块，并确定每个物联网参与控制块之间的物联网参与过程，以根据所述每个物联网参与控制块之间的物联网参与过程确定每个预设定位区域中的所述关系伪定位网格之间的物联网参与控制关系；

根据所述物联网参与控制关系，提取每个物联网参与控制块中所有物联网参与控制流程的流程关系标识，得到流程关系标识序列，并提取物联网参与过程中每个物联网参与控制流程的类别，得到与流程关系标识序列相对应的参照序列；

分别对所述流程关系标识序列及所述参照序列进行去噪处理后，对所述流程关系标识序列中的任一个物联网参与控制流程关系标识，随机分配一组控制系数作为控制过程的控制系数；

根据处理后的流程关系标识序列与参照序列构造以流程关联度和流程区分度为变量的控制模型，计算控制过程的控制系数的融合系数，从而得到控制过程的标定控制策略；

利用控制过程的标定控制策略对物联网参与控制块进行检测，并根据检测结果计算本次检测的流程关联度与流程区分度；

若本次检测的流程关联度与流程区分度满足预设条件，则利用控制过程的标定控制策略随机选择多种类别的流程关系标识；

利用所述物联网参与控制块及其物联网参与过程分别对多种类别的流程关系标识进行查找，计算每种类别流程关系标识在不同关系真定位网格块的定位物联网控制结果；

根据所述每种类别流程关系标识在不同关系真定位网格块的定位物联网控制结果，生成所述物联网室内设备的定位物联网地图。

7.根据权利要求1所述的基于物联网的室内定位数据处理方法，其特征在于，所述根据所述定位物联网地图生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界的步骤，包括：

对所述定位物联网地图进行功能性划分，得到至少一个物联网控制功能区域，同一个所述物联网控制功能区域中各个定位点的物联网控制功能相同；

确定每个所述物联网控制功能区域的物联网控制功能和控制主体；

根据各个物联网控制功能区域所对应的物联网控制功能以及各个物联网控制功能区域的控制主体，建立物联网控制边界模型；

根据所述物联网控制边界模型获取所述至少一个物联网控制功能区域中的最外边界点和最内边界点；

根据所述物联网控制边界模型以及所述最外边界点和所述最内边界点，生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界。

8.一种基于物联网的室内定位数据处理方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与至少一个物联网室内设备通信连接，所述方法包括：

接收所述物联网室内设备发送的在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据；

根据所述周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将所述定位数据序列处理为多个预先以所述周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列；

计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将所述定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值；

将所述定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图；

根据所述定位物联网地图生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界。

9.一种基于物联网的室内定位数据处理装置，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与至少一个物联网室内设备通信连接，所述装置包括：

接收模块，用于接收所述物联网室内设备发送的在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据；

序列处理模块，用于根据所述周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将所述定位数据序列处理为多个预先以所述周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列；

计算模块，用于计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将所述定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值；

第一生成模块，用于将所述定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图；

第二生成模块，用于根据所述定位物联网地图生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界。

10.一种基于物联网的室内定位数据处理系统，其特征在于，所述基于物联网的室内定位数据处理系统包括服务器以及与所述服务器通信连接的至少一个物联网室内设备；

所述物联网室内设备，用于将在每隔周期获得的周围定位节点的定位数据发送给所述服务器；

所述服务器，用于根据所述周围定位节点的定位数据形成一按照时间轴为排布方式的定位数据序列，并将所述定位数据序列处理为多个预先以所述周围定位节点按照不同物联网功能划分的预设定位区域的定位数据子序列；

所述服务器，用于计算每一个定位数据子序列包含的多个定位坐标的定位坐标平均值，并将所述定位坐标平均值作为对应的定位数据子序列的定位坐标值；

所述服务器，用于将所述定位坐标值作为对应的定位数据子序列映射的目标定位节点的定位坐标值，生成每个目标定位节点的定位坐标值，并根据所述每个目标定位节点的定位坐标值生成所述物联网室内设备的定位物联网地图；

所述服务器，用于根据所述定位物联网地图生成所述物联网室内设备在本周期内的物联网控制边界。

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