CN113079466A - 指纹数据库的构建方法、装置、设备及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种指纹数据库的构建方法、装置、设备及计算机存储介质。该指纹数据库的构建方法，在目标区域内划分有多个采样区间，每个采样区间内依据环境特性设置有无线接入点设备，方法包括：获取各个AP设备的地理位置信息和无线信号强度；从AP设备中筛选满足预设条件的目标AP设备；基于目标AP设备，构建初始指纹数据库；当检测出目标区域内的AP设备发生变化时，更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。根据本申请实施例，能够构建自适应更新的指纹数据库，进而提高指纹数据库的稳定性和实时性。
Description
技术领域
本申请属于室内定位技术领域，尤其涉及一种指纹数据库的构建方法、装置、电子设备及计算机存储介质。
背景技术
基于WI-FI位置指纹的室内定位技术，需要离线采集指纹数据，即将物理位置对应的信号强度在离线前期进行采集后使用特定的预处理方法，经过统计分析后构建指纹数据库。通常，将多次测量无线接入点(Access Point，AP)设备的接收信号强度，经过简单均值处理即可得到相应的位置指纹，然后对接收到的在线待定位终端获取的实时信号强度矢量搜索指纹库中相应的指纹，求其具体位置。一定程度上削弱了多径及非视距效应带来的影响，但无法避免无线AP设备变化引起指纹特征改变的问题。
因此，如何构建自适应更新的指纹数据库，进而提高指纹数据库的稳定性和实时性是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
发明内容
本申请实施例提供一种指纹数据库的构建方法、装置、电子设备及计算机存储介质，能够构建自适应更新的指纹数据库，进而提高指纹数据库的稳定性和实时性。
第一方面，本申请实施例提供一种指纹数据库的构建方法，在目标区域内划分有多个采样区间，每个采样区间内依据环境特性设置有无线接入点(Access Point，AP)设备，方法包括：
获取各个AP设备的地理位置信息和无线信号强度；
从AP设备中筛选满足预设条件的目标AP设备；
基于目标AP设备，构建初始指纹数据库；
当检测出目标区域内的AP设备发生变化时，更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。
可选的，从AP设备中筛选满足预设条件的目标AP设备，包括：
计算各个AP设备的无线信号强度均值；
从AP设备中筛选出无线信号强度均值大于预设第一阈值的第一AP设备；
将第一AP设备确定为目标AP设备。
可选的，在从AP设备中筛选出无线信号强度均值大于预设第一阈值的第一AP设备之后，方法还包括：
计算各个第一AP设备的无线信号强度方差；
从第一AP设备中筛选出无线信号强度方差小于预设第二阈值的第二AP设备；
将第二AP设备确定为目标AP设备。
可选的，当检测出目标区域内的AP设备发生变化时，更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库，包括：
利用快速均等分集检测算法，从初始指纹数据库中选取位置指纹进行随机均等分集后对多个子集定位，得到各个子集的位置信息；
基于各个子集的位置信息，计算任意两个子集间的欧式距离；
基于欧式距离和预设第三阈值，确定目标区域内发生变化的AP设备；
更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。
可选的，更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库，包括：
剔除目标区域内发生变化的AP设备，重构指纹数据库，得到目标指纹数据库。
第二方面，本申请实施例提供了一种指纹数据库的构建装置，在目标区域内划分有多个采样区间，每个采样区间内依据环境特性设置有无线接入点AP设备，装置包括：
获取模块，用于获取各个AP设备的地理位置信息和无线信号强度；
筛选模块，用于从AP设备中筛选满足预设条件的目标AP设备；
构建模块，用于基于目标AP设备，构建初始指纹数据库；
更新模块，用于当检测出目标区域内的AP设备发生变化时，更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。
可选的，筛选模块，包括：
第一计算单元，用于计算各个AP设备的无线信号强度均值；
筛选单元，用于从AP设备中筛选出无线信号强度均值大于预设第一阈值的第一AP设备；
第一确定单元，用于将第一AP设备确定为目标AP设备。
可选的，装置还包括：
计算模块，用于计算各个第一AP设备的无线信号强度方差；
筛选模块，用于从第一AP设备中筛选出无线信号强度方差小于预设第二阈值的第二AP设备；
确定模块，用于将第二AP设备确定为目标AP设备。
可选的，更新模块，包括：
分集单元，用于利用快速均等分集检测算法，从初始指纹数据库中选取位置指纹进行随机均等分集后对多个子集定位，得到各个子集的位置信息；
第二计算单元，用于基于各个子集的位置信息，计算任意两个子集间的欧式距离；
第二确定单元，用于基于欧式距离和预设第三阈值，确定目标区域内发生变化的AP设备；
更新单元，用于更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。
可选的，更新单元，包括：
重构子单元，用于剔除目标区域内发生变化的AP设备，重构指纹数据库，得到目标指纹数据库。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面所示的指纹数据库的构建方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面所示的指纹数据库的构建方法。
本申请实施例的指纹数据库的构建方法、装置、电子设备及计算机存储介质，能够构建自适应更新的指纹数据库，进而提高指纹数据库的稳定性和实时性。该指纹数据库的构建方法，在目标区域内划分有多个采样区间，每个采样区间内依据环境特性设置有AP设备，且当检测出目标区域内的AP设备发生变化时，可以更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库，故能够构建自适应更新的指纹数据库，进而提高指纹数据库的稳定性和实时性，保证基于指纹数据库的WI-FI定位算法的准确性和精度，提高室内定位系统的鲁棒性和可扩展性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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是本申请一个实施例提供的指纹数据库的构建方法的流程示意图；
图2是本申请一个实施例提供的系统模块结构示意图；
图3是本申请另一个实施例提供的指纹数据库的构建方法的流程示意图；
图4是本申请一个实施例提供的快速检测方法流程图；
图5是本申请一个实施例提供的自适应指纹数据库重构方法流程图；
图6是本申请一个实施例提供的指纹数据库的构建装置的结构示意图；
图7是本申请一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
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……”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。
由背景技术可知，现有技术无法自适应更新指纹数据库，为了解决现有技术问题，本申请实施例提供了一种指纹数据库的构建方法、装置、电子设备及计算机存储介质。下面首先对本申请实施例所提供的指纹数据库的构建方法进行介绍。
图1示出了本申请一个实施例提供的指纹数据库的构建方法的流程示意图。如图1所示，该指纹数据库的构建方法，在目标区域内划分有多个采样区间，每个采样区间内依据环境特性设置有无线接入点AP设备，包括如下步骤：
S101、获取各个AP设备的地理位置信息和无线信号强度。
S102、从AP设备中筛选满足预设条件的目标AP设备。
在一个实施例中，从AP设备中筛选满足预设条件的目标AP设备，包括：计算各个AP设备的无线信号强度均值；从AP设备中筛选出无线信号强度均值大于预设第一阈值的第一AP设备；将第一AP设备确定为目标AP设备。
在一个实施例中，在从AP设备中筛选出无线信号强度均值大于预设第一阈值的第一AP设备之后，方法还包括：计算各个第一AP设备的无线信号强度方差；从第一AP设备中筛选出无线信号强度方差小于预设第二阈值的第二AP设备；将第二AP设备确定为目标AP设备。
S103、基于目标AP设备，构建初始指纹数据库。
S104、当检测出目标区域内的AP设备发生变化时，更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。
在一个实施例中，当检测出目标区域内的AP设备发生变化时，更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库，包括：利用快速均等分集检测算法，从初始指纹数据库中选取位置指纹进行随机均等分集后对多个子集定位，得到各个子集的位置信息；基于各个子集的位置信息，计算任意两个子集间的欧式距离；基于欧式距离和预设第三阈值，确定目标区域内发生变化的AP设备；更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。
在一个实施例中，更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库，包括：剔除目标区域内发生变化的AP设备，重构指纹数据库，得到目标指纹数据库。
该指纹数据库的构建方法，在目标区域内划分有多个采样区间，每个采样区间内依据环境特性设置有AP设备，且当检测出目标区域内的AP设备发生变化时，可以更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库，故能够构建自适应更新的指纹数据库，进而提高指纹数据库的稳定性和实时性，保证基于指纹数据库的WI-FI定位算法的准确性和精度，提高室内定位系统的鲁棒性和可扩展性。
具体地，本发明实施例提供一种自适应的指纹数据库构建和更新方法，指纹数据库构建和更新方法如下：
(1)选定部署区域，对部署区域建立坐标系，通过合理的采样间隔划分采样区间，对其采样区间进行编号和记录，针对每个采样区间根据环境特性布置合理的AP设备；
(2)针对第n个AP设备，保持周围环境无变化，在相同的时间间隔下，M次重复扫描参考点AP并标记其地理位置信息，其无线信号强度序列集合为RSSn＝{rss1,rss2,rss3,…,rssm}；
(3)计算第n个AP设备的无线信号强度均值：
(4)对保留后的AP参考点，依据无线信号强度均值由大到小的顺序进行排序，基于地理环境因素，设定无线信号强度均值门限β，第n个AP设备的强度因子：
若Dn＝1，则该参考点的AP信号较强，反之，则AP信号较弱。最后将Dn＝0的较弱AP参考点剔除，只保留环境中较强AP参考点；
(5)基于上述剔除后的AP参考点，计算第n个AP设备的方差，
(6)基于地理环境因素，设定方差波动门限值α，第n个AP设备的稳定因子：
重复上述步骤(1)-(6)，若Cn＝0，则该参考点的AP信号稳定，若Cn＝1，则不稳定。最后将Cn＝1的不稳定AP参考点剔除，只保留环境中的稳定AP参考点。
进一步地，步骤(6)中方差波动门限值α由快速检测算法的精确度决定，快速检测算法的精确度表示为：
其中，ACC表示检测算法的精确度，TP表示检测到发生变化的总次数，TN表示检测到的未发生变化的总次数，PC表示实际发生变化的总次数，NC表示实际未发生变化的总次数。
(7)基于步骤(3)-(6)，剔除较弱AP后选取无线信号强度较稳定的AP建立指纹数据库：
其中，RSSi代表第i个AP参考点的无线信号强度序列集合，BSSIDi代表第i个AP参考点的物理地址，(xi,yi)代表第i个AP参考点坐标；
(8)基于步骤(7)初步创建指纹数据库后，需要对数据库进行快速检测和实时更新，检测部署区域内有无变化的AP；
进一步地，步骤(8)中快速检测方法如下：
(8.1)获取待定位用户，即UD设备实时测量的有效指纹信息R，筛选其中的有效AP集合表示为：
(8.2)该UD设备的有效指纹数量为p，对模数为p的有效指纹信息集合R进行均等分集，设定分集个数为q，同时经过第一次均等分集后得到的
即子集R1和R2的模数均为有效指纹信息集合R的一半；
(8.3)对子集R1和R2分别进行上述均等分集，直到子集数目达到分集个数q。对q个待定位指纹子集分别进行较强较稳定AP的kNN(k-Nearst Neighbor，k近邻)定位，得到p个位置坐标：
li＝(xi,yi),1≤i≤p
(8.4)选用欧式距离公式对p个位置坐标分别进行分散：
对q个位置坐标两两组合得到的位置分散求均值：
Δl为方差波动，基于步骤(6)，若Cn＝0，则该参考点的AP信号稳定，若Cn＝1，则不稳定。
(9)若部署区域内AP发生变化，结合区域内人流密度特性，实时调整感应器反馈频率，保证区域内指纹数据的实时性，自适应识别其中发生变化的AP，将变化的AP剔除后自动进行指纹数据重构，更新指纹数据库；
进一步地，上述步骤(9)中，信号强度感应器的反馈频率确定方式如下。统计区域内人数N，计算区域人流密度，计算公式如下：
其中，
代表区域内人流密度，N代表区域内人数，S代表区域面积。
进一步地，信号强度感应器的反馈频率计算方式如下：
其中，f代表采样频率，
代表区域内人流密度，H代表区域开放时长。
进一步地，步骤(9)中指纹数据重构方法步骤如下：
(9.1)基于上述有效AP集合R的位置坐标统计其对应的位置指纹子集中的AP出现的频次ai；
(9.2)对AP出现频次按照增序排列，得到AP的频次序列集合B＝{a1,a2,a3…,ai}；
(9.3)计算频次序列集合B中全部AP出现频次的平均值，将其暂时设为阈值T；
(9.4)以阈值T为边界，将频次序列集合B分为B1和B2，分别计算B1和B2的均值m1和m2；
(9.5)将阈值T更新为均值m1和m2的平均值，并计算其与上个阈值T的差值；
(9.6)判断上述差值是否为0。若不为0，则继续迭代步骤(9.4)-(9.5)，反之则停止迭代。
(9.7)基于上述步骤(9.1)-(9.6)，对于小于最终阈值的频次集合中的ai对应的AP记为需要识别出的变化AP。将变化AP剔除后进行指纹重构，更新指纹数据库。
筛选AP参考点的无线信号强度序列值一般放在WI-FI室内定位的在线定位阶段，匹配算法中会进行指纹数据的针对性筛选和判别，利用保留数据进行匹配和定位。但是，这种方式会增加在线定位阶段的时延，同时由于WI-FI指纹变化较频繁原因，会相对降低定位精度。所以，把筛选和判别指纹数据的步骤放在离线创建指纹数据库阶段后，可以缩小在线定位阶段的时延，快速进行匹配定位，同时，根据此种方式，可以针对性的对指纹数据库进行数据操作，利用区域特性优化匹配定位算法，结合已对数据处理后的指纹数据库进行匹配定位，进一步降低WI-FI信号波动造成的影响，提高定位精度和准确性。
通过上述步骤创建指纹数据库，在创建数据库后定时检测环境变化引起的AP参考点无线信号强度序列值变化，通过快速检测算法，判定其是否发生变化，实时更新指纹数据库，提高指纹数据库的稳定性，进而提高定位系统的定位精度和准确性。
其中，利用快速均等分集检测算法，首先选取位置指纹进行随机均等分集后对子集定位，并进行简单的欧式距离计算，依据门限判定当前环境中是否存在变化的AP参考点，其算法复杂度较低，计算快速，提高定位系统整体的实时性，降低因时延带来的定位误差和精度，提高定位精度和准确性。
基于快速均等分集检测算法和全局阈值处理方法得到自适应的指纹重构方法，其算法复杂度与目前使用较多的Subset-DBSCAN聚类算法相当。但是，Subset-DBSCAN聚类算法对应的AP列表为指纹发生变化前采集所得，而实际上当前信号环境已发生变化，所以Subset-DBSCAN聚类算法在聚类过程中虽能剔除受变化AP影响较大的子集位置聚类，但并不能完全排除变化AP的影响。本发明中提出的指纹重构算法通过全局阈值处理的方法，能够在同等时间复杂度下更细粒度的规避变化AP的影响，从而提高定位结果的精度和准确性。
下面以一个具体实施例对上述内容进行说明。
本实施例给出了一种自适应的指纹数据库构建和更新方法，该数据库构建和更新方法主要由指纹采集组件、指纹存储组件、指纹数据库、快速检测模块和指纹重构模块组成，该系统模块结构图如图2所示，下面结合附图3所示流程图对本发明步骤做进一步描述：
1、选定部署区域，对部署区域建立坐标系，通过合理的采样间隔划分采样区间，对其采样区间进行编号和记录，针对每个采样区间根据环境特性布置合理的AP设备；
2、选定设备，保持周围环境无变化，在相同的时间间隔下，多次重复扫描参考点AP并标记其地理位置信息，记录其无线信号强度序列集合，可以是RSSI(Received SignalStrengthIndicator接收信号强度指示)/RSRP(Reference Signal ReceivedPower参考信号接收功率)/RSRQRSRQ(Reference Signal ReceivedQuality参考信号接收质量)；
3、计算该AP设备的无线信号强度均值；
4、重复步骤2-3，计算所有设备的无线信号强度均值，对其进行增序排列，设定无线信号强度均值门限，只保留大于均值门限的无线信号强度均值对应的AP参考点；
5、基于步骤4，保留较强信号的AP参考点，计算每个参考点的方差；
6、设定方差门限值，筛选出小于方差门限值的方差值对应的AP参考点；
7、基于步骤6，在较强信号的AP参考点中，筛选出较稳定的AP参考点，使用保留下的AP参考点建立指纹数据库；
8、基于步骤7中创建的指纹数据库，利用快速检测方法对选定区域内AP是否发生变化进行快速检测；
9、利用区域内已安装监控摄像头，统计区域内人数，计算区域内人流密度；
10、根据人流密度实时调整信号强度感应器反馈频率，实时调整信号接收器的反馈频率，更新指纹数据库数据；
11、基于步骤8的检测结果和步骤10中的数据，若检测到发生变化，通过自适应指纹数据重构方法，筛选具体发生变化的AP参考点集合，对其进行数据剔除或数据更新；
12、基于步骤9，对已创建的指纹数据库进行更新迭代；
通过上述步骤创建指纹数据库并进行自适应迭代更新，只保留较强较稳定AP参考点的数据；其中，创建指纹数据库过程中较普通创建方法加入强弱筛选和稳定性筛选步骤，通过筛选出较强较稳定的AP参考点，利用较强较稳定AP的kNN定位方法，可以有效提高定位精度和准确性。同时上述方法中的方差波动门限值由快速检测方法的精度确定，其自适应特性增加了指纹数据库更新方法的普适性，提升系统的鲁棒性。
进一步地，上述基于均等分集检测算法的快速检测方法在同等的时间复杂度下，其检测结果优于目前常用的Subset-DBSCAN聚类算法，可以有效检测变化AP对指纹数据库的影响，同时可以自适应增加对环境的鲁棒性，提升了指纹数据库的稳定性。
进一步地，上述基于全局阈值处理方法的指纹重构方法，有效避免了采集数据的时延误差对判决结果的影响，具体定位到发生变化的AP参考点，同时基于上述的方差波动门限值，进一步对发生变化的AP的强弱和稳定性进行检测，提高了指纹数据库的实时性，进而提高定位系统的定位精度和准确性。
本发明实施例提供的快速检测方法和自适应指纹数据库重构方法，分别如图4和图5所示。
如图6所示，本发明实施例还提供一种指纹数据库的构建装置，在目标区域内划分有多个采样区间，每个采样区间内依据环境特性设置有无线接入点AP设备，该装置包括：
获取模块601，用于获取各个AP设备的地理位置信息和无线信号强度；
筛选模块602，用于从AP设备中筛选满足预设条件的目标AP设备；
构建模块603，用于基于目标AP设备，构建初始指纹数据库；
更新模块604，用于当检测出目标区域内的AP设备发生变化时，更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。
在一个实施例中，筛选模块602，包括：第一计算单元，用于计算各个AP设备的无线信号强度均值；筛选单元，用于从AP设备中筛选出无线信号强度均值大于预设第一阈值的第一AP设备；第一确定单元，用于将第一AP设备确定为目标AP设备。
在一个实施例中，该装置还包括：计算模块，用于计算各个第一AP设备的无线信号强度方差；筛选模块，用于从第一AP设备中筛选出无线信号强度方差小于预设第二阈值的第二AP设备；确定模块，用于将第二AP设备确定为目标AP设备。
在一个实施例中，更新模块604，包括：分集单元，用于利用快速均等分集检测算法，从初始指纹数据库中选取位置指纹进行随机均等分集后对多个子集定位，得到各个子集的位置信息；第二计算单元，用于基于各个子集的位置信息，计算任意两个子集间的欧式距离；第二确定单元，用于基于欧式距离和预设第三阈值，确定目标区域内发生变化的AP设备；更新单元，用于更新初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。
在一个实施例中，更新单元，包括：重构子单元，用于剔除目标区域内发生变化的AP设备，重构指纹数据库，得到目标指纹数据库。
图6所示装置中的各个模块/单元具有实现图1中各个步骤的功能，并能达到其相应的技术效果，为简洁描述，在此不再赘述。
图7示出了本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
电子设备可以包括处理器701以及存储有计算机程序指令的存储器702。
具体地，上述处理器701可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器702可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器702可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器702可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器702可在电子设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器702可以是非易失性固态存储器。
在一个实例中，存储器702可以是只读存储器(Read Only Memory，ROM)。在一个实例中，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器701通过读取并执行存储器702中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种指纹数据库的构建方法。
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口703和总线710。其中，如图7所示，处理器701、存储器702、通信接口703通过总线710连接并完成相互间的通信。
通信接口703，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线710包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线710可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
另外，本申请实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种指纹数据库的构建方法。
需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能模块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
上面参考根据本申请的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本申请的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块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。应理解，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种指纹数据库的构建方法，其特征在于，在目标区域内划分有多个采样区间，每个所述采样区间内依据环境特性设置有无线接入点AP设备，所述方法包括：
获取各个所述AP设备的地理位置信息和无线信号强度；
从所述AP设备中筛选满足预设条件的目标AP设备；
基于所述目标AP设备，构建初始指纹数据库；
当检测出所述目标区域内的所述AP设备发生变化时，更新所述初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。
2.根据权利要求1所述的指纹数据库的构建方法，其特征在于，所述从所述AP设备中筛选满足预设条件的目标AP设备，包括：
计算各个所述AP设备的无线信号强度均值；
从所述AP设备中筛选出所述无线信号强度均值大于预设第一阈值的第一AP设备；
将所述第一AP设备确定为所述目标AP设备。
3.根据权利要求2所述的指纹数据库的构建方法，其特征在于，在所述从所述AP设备中筛选出所述无线信号强度均值大于预设第一阈值的第一AP设备之后，所述方法还包括：
计算各个所述第一AP设备的无线信号强度方差；
从所述第一AP设备中筛选出所述无线信号强度方差小于预设第二阈值的第二AP设备；
将所述第二AP设备确定为所述目标AP设备。
4.根据权利要求1所述的指纹数据库的构建方法，其特征在于，所述当检测出所述目标区域内的所述AP设备发生变化时，更新所述初始指纹数据库，得到目标指纹数据库，包括：
利用快速均等分集检测算法，从所述初始指纹数据库中选取位置指纹进行随机均等分集后对多个子集定位，得到各个所述子集的位置信息；
基于各个所述子集的位置信息，计算任意两个所述子集间的欧式距离；
基于所述欧式距离和预设第三阈值，确定所述目标区域内发生变化的AP设备；
更新所述初始指纹数据库，得到所述目标指纹数据库。
5.根据权利要求4所述的指纹数据库的构建方法，其特征在于，所述更新所述初始指纹数据库，得到所述目标指纹数据库，包括：
剔除所述目标区域内发生变化的AP设备，重构指纹数据库，得到所述目标指纹数据库。
6.一种指纹数据库的构建装置，其特征在于，在目标区域内划分有多个采样区间，每个所述采样区间内依据环境特性设置有无线接入点AP设备，所述装置包括：
获取模块，用于获取各个所述AP设备的地理位置信息和无线信号强度；
筛选模块，用于从所述AP设备中筛选满足预设条件的目标AP设备；
构建模块，用于基于所述目标AP设备，构建初始指纹数据库；
更新模块，用于当检测出所述目标区域内的所述AP设备发生变化时，更新所述初始指纹数据库，得到目标指纹数据库。
7.根据权利要求6所述的指纹数据库的构建装置，其特征在于，所述筛选模块，包括：
第一计算单元，用于计算各个所述AP设备的无线信号强度均值；
筛选单元，用于从所述AP设备中筛选出所述无线信号强度均值大于预设第一阈值的第一AP设备；
第一确定单元，用于将所述第一AP设备确定为所述目标AP设备。
8.根据权利要求7所述的指纹数据库的构建装置，其特征在于，所述装置还包括：
计算模块，用于计算各个所述第一AP设备的无线信号强度方差；
筛选模块，用于从所述第一AP设备中筛选出所述无线信号强度方差小于预设第二阈值的第二AP设备；
确定模块，用于将所述第二AP设备确定为所述目标AP设备。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-5任意一项所述的指纹数据库的构建方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-5任意一项所述的指纹数据库的构建方法。
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|---|---|
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114286306A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-05 | 南京中孚信息技术有限公司 | 室内信号定位方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN116482608A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-07-25 | 中国电信股份有限公司 | 信息库构建方法、装置、计算机设备、存储介质及产品 |
| CN118102443A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-28 | 青岛日日盛智能科技有限公司 | 一种高精度室内定位方法及系统 |
| CN118102443B (zh) * | 2024-04-18 | 2024-07-02 | 青岛日日盛智能科技有限公司 | 一种高精度室内定位方法及系统 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105451330A (zh) * | 2014-09-25 | 2016-03-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于电磁信号的移动终端定位方法及其装置 |
| US20160165566A1 (en) * | 2014-12-04 | 2016-06-09 | Hyundai Mobis Co., Ltd. | Method for building database for fingerprinting positioning and fingerprinting positioning method using the built database |
| CN107087256A (zh) * | 2017-03-17 | 2017-08-22 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种基于WiFi室内定位的指纹聚类方法及装置 |
| CN107607118A (zh) * | 2017-08-10 | 2018-01-19 | 浙江科技学院 | 一种室内停车场的车辆定位方法 |
| CN107948930A (zh) * | 2017-12-31 | 2018-04-20 | 电子科技大学 | 基于位置指纹算法的室内定位优化方法 |
| CN108919177A (zh) * | 2018-07-16 | 2018-11-30 | 华中科技大学 | 一种基于虚拟信源估计与轨迹校正的定位地图构建方法 |
| CN109413575A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-03-01 | 重庆邮电大学 | 一种室内定位的自适应ap布局方法 |
| CN109738863A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-05-10 | 江西师范大学 | 一种融合置信度的WiFi指纹室内定位算法及系统 |
| CN109982263A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-07-05 | 中国矿业大学 | 一种基于惯性测量轨迹点的WiFi指纹库更新方法 |
| CN110166930A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-08-23 | 华中科技大学 | 一种基于WiFi信号的室内定位方法及系统 |
-
2020
- 2020-10-21 CN CN202011130837.XA patent/CN113079466B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105451330A (zh) * | 2014-09-25 | 2016-03-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于电磁信号的移动终端定位方法及其装置 |
| US20160165566A1 (en) * | 2014-12-04 | 2016-06-09 | Hyundai Mobis Co., Ltd. | Method for building database for fingerprinting positioning and fingerprinting positioning method using the built database |
| CN107087256A (zh) * | 2017-03-17 | 2017-08-22 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种基于WiFi室内定位的指纹聚类方法及装置 |
| CN107607118A (zh) * | 2017-08-10 | 2018-01-19 | 浙江科技学院 | 一种室内停车场的车辆定位方法 |
| CN107948930A (zh) * | 2017-12-31 | 2018-04-20 | 电子科技大学 | 基于位置指纹算法的室内定位优化方法 |
| CN108919177A (zh) * | 2018-07-16 | 2018-11-30 | 华中科技大学 | 一种基于虚拟信源估计与轨迹校正的定位地图构建方法 |
| CN109413575A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-03-01 | 重庆邮电大学 | 一种室内定位的自适应ap布局方法 |
| CN110166930A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-08-23 | 华中科技大学 | 一种基于WiFi信号的室内定位方法及系统 |
| CN109982263A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-07-05 | 中国矿业大学 | 一种基于惯性测量轨迹点的WiFi指纹库更新方法 |
| CN109738863A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-05-10 | 江西师范大学 | 一种融合置信度的WiFi指纹室内定位算法及系统 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114286306A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-05 | 南京中孚信息技术有限公司 | 室内信号定位方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN114286306B (zh) * | 2021-12-27 | 2024-02-20 | 南京中孚信息技术有限公司 | 室内信号定位方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN116482608A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-07-25 | 中国电信股份有限公司 | 信息库构建方法、装置、计算机设备、存储介质及产品 |
| CN116482608B (zh) * | 2023-06-21 | 2023-09-29 | 中国电信股份有限公司 | 信息库构建方法、装置、计算机设备、存储介质及产品 |
| CN118102443A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-28 | 青岛日日盛智能科技有限公司 | 一种高精度室内定位方法及系统 |
| CN118102443B (zh) * | 2024-04-18 | 2024-07-02 | 青岛日日盛智能科技有限公司 | 一种高精度室内定位方法及系统 |
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