CN111148019A - 主动识别地铁站并在行车过程中平滑切换地铁站的方法 - Google Patents

主动识别地铁站并在行车过程中平滑切换地铁站的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，具体包括以下步骤：采集地铁站地下封闭空间内的室内环境信号数据，与所在地铁站进行云端关联；通过用户携带的智能终端扫描所在地铁站的环境信号数据，形成第一数据集，与云端数据进行匹配，判断用户所处地铁站；通过滤波算法进行时间层面上的趋势判断，当用户携带智能终端扫描的环境信号数据发生变化时，形成第二数据集，与云端数据进行匹配，确定用户当前所在地铁站后，进行自动切换。本发明能够在用户携带智能终端的方式下，主动精确地判断用户是否进入和/或离开了地铁站以及在列车行进中切换地铁站的行为，实现了无需人为参与即可低功耗、高效率的用户准确定位。

Description

主动识别地铁站并在行车过程中平滑切换地铁站的方法
技术领域
本发明涉及智能监控技术领域，特别是一种判断用户场景位置变化的方法。
背景技术
随着计算机技术和无线通信技术的飞速发展，通信终端的实时信息处理能力飞速增强，无线多媒体应用日渐成为业内关注的焦点。在视频监控技术领域，网络化的数字视频监控已经逐步取代传统监控设备，更像智能化、无线传输技术方向迈进。
地铁站特点是地面站点为小面积开放空间，可接收GPS信号实现用户定位，但地下站点为小面积封闭空间，GPS信号无法穿透，传统的定位方式多采用智能终端中内置的各种APP来实现，例如高德地图、百度地图等等，只能获取用户的大概位置，不仅存在较大偏差，而且在定位时，需要由用户主动发起请求或者发起请求后保持软件在前台运行来获取用户进入或者离开地铁站，在此期间，智能终端功耗较高。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是提供一种主动识别地铁站并在行车过程中平滑切换地铁站的方法，不影响智能终端功耗、且无需人为参与的情况下，实现对用户的准确定位。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，具体包括以下步骤：
A.采集地铁站地下封闭空间内的室内环境信号数据，作为识别所需的环境数据，与所在地铁站进行云端关联；
B.通过用户携带的智能终端扫描所在地铁站的环境信号数据，并采用滤波算法进行特定时间段内稳定性和连续性的检测，形成第一数据集；将第一数据集与云端数据进行匹配，即判断用户携带智能终端以及用户所处的地铁站；
C.通过滤波算法进行时间层面上的趋势判断，当用户携带智能终端扫描的环境信号数据发生变化且具有特定时间段内的稳定性和连续性时，形成第二数据集，将第二数据集与云端数据进行匹配，确定用户当前所在地铁站后，进行自动切换。
上述主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，步骤A中所述的室内环境信号数据包括WiFi信号和基站信号。
上述主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，步骤B和步骤C中所述的特定时间段根据地铁在地铁站的停靠时间确定。
上述主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，步骤C中地铁站间的中间地带采用运动算法判断用户是否处于乘坐地铁状态，当用户处于乘坐地铁状态时，直到经过过中间地带进入下一地铁站内后再进行地铁站点的切换。
上述主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，步骤C中所述的运动算法是指通过用户携带智能终端中内置的加速度传感器来计算用户的运动状态，获得一条步行运动的正弦曲线轨迹；检测峰值，通过记录的矢量长度和运动方向的变化，判断加速度方向，并和保存的加速度方向比较，判断是否为峰值状态，并通过对峰值次数叠加得到步伐数据，进一步根据步伐数据和加速度方向来判断用户是否处于乘坐地铁状态。
由于采用了以上技术方案，本发明所取得技术进步如下。
本发明无需铺设Wi-Fi、蓝牙等硬件，通过采集室内环境信号数据组合，并与地铁站进行绑定匹配，便可在用户携带智能终端的方式下，通过WiFi、基站、经纬度数据与运动传感器数据结合的算法主动精确地判断用户是否进入和/或离开了地铁站以及在列车行进中切换地铁站的行为，避免了传统GPS定位存在偏差而导致误识别问题的出现，有效解决了传统定位方式存在的智能终端功耗高、必须人为主动提起要求才能实现定位的缺陷，实现了无需人为参与即可低功耗、高效率的用户准确定位。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明实施例中所述深圳地铁科苑站的环境信号覆盖图；
图3为本发明运动算法中进行干扰数据过滤的前后对比图。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施例对本发明进行进一步详细说明。
一种主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，应用在智能场景识别领域中，可以对用户进行准确定位，其流程如图1所示，具体包括以下步骤。
A.采集地铁站地下封闭空间内的室内环境信号数据，作为识别所需的环境数据，与所在地铁站进行云端关联。本步骤中所述的室内环境信号数据包括WiFi信号和基站信号。图2所示的深圳地铁科苑站的信号覆盖图，采集到室内环境信号数据后，自动与该地铁站点关联。
B.通过用户携带的智能终端扫描所在地铁站的环境信号数据，并采用滤波算法对用户携带智能终端采集的环境信号数据进行处理，并进行特定时间段内稳定性和连续性的检测，形成第一数据集；将第一数据集与云端数据进行匹配，即判断用户携带智能终端以及用户所处的地铁站。
本实施例中采用过滤算法处理前后的环境信号数据对比如图3所示。
C.通过滤波算法进行时间层面上的趋势判断，当用户携带智能终端扫描的环境信号数据发生变化且具有特定时间段内的稳定性和连续性时，形成第二数据集，将第二数据集与云端数据进行匹配，确定用户当前所在地铁站后，进行自动切换。
步骤B和步骤C中所述的特定时间段根据地铁在地铁站的停靠时间确定。
列车在行驶过程中，环境信号数据会不断发生变化，用户携带智能终端会自动检测环境信号数据的变化情况。但是在相邻的两个地铁站之间存在无法归属于任何一个地铁站的中间地带，中间地带的环境信号参数无法匹配地铁站，因此步骤C中在地铁站间的中间地带采用运动算法判断用户是否处于乘坐地铁状态，从而实现延迟切换的目的。
其中运动算法是指通过用户携带智能终端中内置的加速度传感器来计算用户的运动状态，获得一条步行运动的正弦曲线轨迹；检测峰值，通过记录的矢量长度和运动方向的变化，判断加速度方向，并和保存的加速度方向比较，判断是否为峰值状态，并通过对峰值次数叠加得到步伐数据，进一步根据步伐数据和加速度方向来判断用户是否处于乘坐地铁状态。
当用户处于乘坐地铁状态时，直到经过过中间地带进入下一地铁站内，环境信号数据后连续稳定后，再进行地铁站点的切换，让切换过程更平滑和稳定。

Claims (5)

1.主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
A.采集地铁站地下封闭空间内的室内环境信号数据，作为识别所需的环境数据，与所在地铁站进行云端关联；
B.通过用户携带的智能终端扫描所在地铁站的环境信号数据，并采用滤波算法进行特定时间段内稳定性和连续性的检测，形成第一数据集；将第一数据集与云端数据进行匹配，即判断用户携带智能终端以及用户所处的地铁站；
C.通过滤波算法进行时间层面上的趋势判断，当用户携带智能终端扫描的环境信号数据发生变化且具有特定时间段内的稳定性和连续性时，形成第二数据集，将第二数据集与云端数据进行匹配，确定用户当前所在地铁站后，进行自动切换。
2.根据权利要求1所述的主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，其特征在于，步骤A中所述的室内环境信号数据包括WiFi信号和基站信号。
3.根据权利要求1所述的主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，其特征在于，步骤B和步骤C中所述的特定时间段根据地铁在地铁站的停靠时间确定。
4.根据权利要求1所述的主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，其特征在于，步骤C中地铁站间的中间地带采用运动算法判断用户是否处于乘坐地铁状态，当用户处于乘坐地铁状态时，直到经过过中间地带进入下一地铁站内后再进行地铁站点的切换。
5.根据权利要求4所述的主动识别地铁站并在形成过程中平滑切换地铁站的方法，其特征在于，步骤C中所述的运动算法是指通过用户携带智能终端中内置的加速度传感器来计算用户的运动状态，获得一条步行运动的正弦曲线轨迹；检测峰值，通过记录的矢量长度和运动方向的变化，判断加速度方向，并和保存的加速度方向比较，判断是否为峰值状态，并通过对峰值次数叠加得到步伐数据，进一步根据步伐数据和加速度方向来判断用户是否处于乘坐地铁状态。
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