CN113984058A - 一种无信标支撑的密闭空间应急逃生导航系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及导航技术领域，具体为一种无信标支撑的密闭空间应急逃生导航系统，包括以下步骤:1、采集各现实场景的影像数据，数据分辨率大小无限制，在对数据进行标注之前，重命名使得名称更加规范；2、使用标注工具对预处理的影像数据进行标注，并将输出的文件转换为模型需要的文件，将数据整理成模型认可的形式；3、采用集成人工智能框架训练轻量化模型；4、调整参数、优化算法；5、对训练的模型进行测试，选取最优的模型；6、使用训练好的模型编写人工智能程序；7、编写移动端软件，集成人工智能程序，融入空间算法。本发明有效的解决了传统室内定位的不利因素，极大的降低了硬件设备的投入，同时增强了对距离和外界环境的抗干扰能力。
Description
技术领域
本发明涉及导航技术领域，具体为一种无信标支撑的密闭空间应急逃生导航系统。
背景技术
随着各类移动服务的应运而生，基于定位导航服务的应用领域也越来越广，对定位导航区域也由传统的室外转向复杂的室内环境，由于室内无法接收卫星定位信息，室内准确定位成为制约室内定位导航应用的关键技术。
目前市场上大致有七种室内定位技术：
1.红外线定位，使用设备发射红外射线，通过室内的光学传感器接收进行定位。目前红外线技术已经非常成熟，用于室内定位精度很高，但是红外线穿透能力极差，当标识被遮挡就无法正常工作，极易受灯光、烟雾等的影响，并且红外线传输距离短，需要大量的设备支撑，使得成本提升，定位效果有限。
2.超声波定位，使用设备发射超声波，通过应答器接收并反射回超声波，进而通过反射测距法和三角定位算法计算出准确的位置。超声波的定位精度高，有一定的穿透能力和抗干扰能力，但超声波在空气中易衰减，加上反射测距受多径效应和非视距传播影响很大，造成需要精确分析计算的底层硬件设施投资，成本太高。
3.射频识别(RFID)室内定位，射频识别室内定位技术利用射频方式，固定天线把无线电信号调成电磁场，附着于物品的标签进过磁场后感应电流生成把数据传送出去，以多对双向通信交换数据以达到识别和三角定位的目的。射频识别室内定位技术作用距离很近，但它可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的信息，且由于电磁场非视距等优点，传输范围很大，而且标识的体积比较小，造价比较低。但其不具有通信能力，抗干扰能力较差，不便于整合到其他系统之中，且用户的安全隐私保障和国际标准化都不够完善。
4.蓝牙室内定位，利用在室内安装的若干个蓝牙局域网接入点，把网络维持成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是主设备，然后通过测量信号强度对新加入的盲节点进行三角定位。蓝牙室内定位技术最大的优点是设备体积小、距离短、低功耗，容易集成在手机等移动设备中。只要设备的蓝牙功能开启，就能够对其进行定位。蓝牙传输不受视距的影响，但对于复杂的空间环境，蓝牙系统的稳定性稍差，受噪声信号干扰大，并且蓝牙器件和设备的价格比较昂贵。
5.Wi-Fi室内定位，一种是通过移动设备和三个无线网络接入点的无线信号强度，通过差分算法，来比较精准地对目标进行三角定位。另一种是事先记录大量位置点的信号强度，通过用新加入的设备的信号强度对比信号强弱数据的数据库，来确定位置。Wi-Fi定位可以在广泛的应用领域内实现复杂的大范围定位、监测和追踪任务，总精度比较高，但是用于室内定位的精度只能达到2米左右，无法做到精准定位。由于Wi-Fi路由器和移动终端的普及，使得定位系统可以与其他客户共享网络，硬件成本很低，而且Wi- Fi的定位系统可以降低射频(RF)干扰可能性。
6.ZigBee室内定位，通过若干个待定位的盲节点和一个已知位置的参考节点与网关之间形成组网，每个微小的盲节点之间相互协调通信以实现全部定位。ZigBee是一种新兴的短距离、低速率无线网络技术，这些传感器只需要很少的能量，以接力的方式通过无线电波将数据从一个节点传到另一个节点，作为一个低功耗和低成本的通信系统，ZigBee的工作效率非常高。但ZigBee的信号传输受多径效应和移动的影响都很大，而且定位精度取决于信道物理品质、信号源密度、环境和算法的准确性，造成定位软件的成本较高，提高空间还很大。
7.超宽带(UWB)室内定位,是一种全新的、与传统通信定位技术有极大差异的新技术。它利用事先布置好的已知位置的锚节点和桥节点，与新加入的盲节点进行通讯，并利用三角定位或者“指纹”定位方式来确定位置。超宽带通信不需要使用传统通信体制中的载波，而是通过发送和接收具有纳秒或纳秒级以下的极窄脉冲来传输数据，因此具有GHz量级的带宽。由于超宽带定位技术具有穿透力强、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低、能提供精确定位精度等优点，前景相当广阔。但由于新加入的盲节点也需要主动通信使得功耗较高，而且事先也需要布局，使得成本较高。
从上述几种技术方案中可以看出，在实际的应用过程中对信标硬件有依赖，建设和维护成本的投入都是巨大的，并且方法本身的缺陷、传播距离的限制、外界环境对信号的干扰都对室内导航的应用产生了极大的影响。每种定位技术都有自己的优缺点和适合的应用场景，没有绝对的胜负之分。所以，如何在现阶段使用更经济、更高效、更准确的室内定位方法成为了现在急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种无信标支撑的密闭空间应急逃生导航系统。
本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种无信标支撑的密闭空间应急逃生导航系统，包括以下步骤:1、采集各现实场景的影像数据，数据分辨率大小无限制，在对数据进行标注之前，重命名使得名称更加规范；2、使用标注工具对预处理的影像数据进行标注，并将输出的文件转换为模型需要的文件，将数据整理成模型认可的形式；3、采用集成人工智能框架训练轻量化模型；4、调整参数、优化算法； 5、对训练的模型进行测试，选取最优的模型；6、使用训练好的模型编写人工智能程序；7、编写移动端软件，集成人工智能程序，融入空间算法。
优选的，所述步骤1具体为通过移动端摄像头实时获取周围场景中的信息熵编码数据包含二维码、三维码、文字、logo、特殊标志等，通过识别到的内容以及设备硬件的物理参数通过空间计算方法，计算出准确的位置信息。
优选的，所述步骤5选取的模型可以是任意分辨率大小，支持一次训练多种分辨率的数据。
优选的，所述步骤6中的人工智能程序是由前期采集各个场景的图片通过工具标注样本，然后进行训练，运用深度卷积神经网络框架训练模型，通过不断的调参优化获取最优的轻量化模型。
综上所述，本发明的有益技术效果为：
1.通过人工智能技术的室内外一体化定位导航方法，有效的解决了传统室内定位的不利因素，极大的降低了硬件设备的投入，同时增强了对距离和外界环境的抗干扰能力，将人工智能服务放在靠近数据源的一端，就近提供最近端服务，产生更快的网络服务响应，同时使用超轻量级的模型，满足了在实时业务、应用智能的基本需求。使用的空间算法由于不依赖外部信息，也不向外传递信息，极大的保护了用户的隐私；
2.该方法采用边缘计算的方式在获取到影像数据后直接进行位置计算，响应时间更快，导航过程中零延迟，实时反馈当前的位置信息；
3.融合了人工智能和空间计算技术，通过人工智能算法判定周围的信息获取准确的定位信息，空间计算技术根据设备自身携带的硬件持续获取粗略的定位信息，两者互补，实现高效的定位导航功能；
4.采用的空间定位算法通过距离的远近、人和物的大小、设备的方向、角度等信息，整合计算出精确的位置信息；
5.导航融入AR增强现实技术，用户交互更友好，导航系统支持室内外一站式导航，无缝切换，同时支持偏航路径重规划、跨楼层、跨楼宇导航、语音导航，语音输入等功能。
具体实施方式
以下对本发明作进一步详细说明。
一种无信标支撑的密闭空间应急逃生导航系统，包括以下步骤:1、采集各现实场景的影像数据，数据分辨率大小无限制，在对数据进行标注之前，重命名使得名称更加规范；2、使用标注工具对预处理的影像数据进行标注，并将输出的文件转换为模型需要的文件，将数据整理成模型认可的形式；3、采用集成人工智能框架训练轻量化模型；4、调整参数、优化算法； 5、对训练的模型进行测试，选取最优的模型；6、使用训练好的模型编写人工智能程序；7、编写移动端软件，集成人工智能程序，融入空间算法。
所述步骤1具体为通过移动端摄像头实时获取周围场景中的信息熵编码数据包含二维码、三维码、文字、logo、特殊标志等，通过识别到的内容以及设备硬件的物理参数通过空间计算方法，计算出准确的位置信息。
所述步骤5选取的模型可以是任意分辨率大小，支持一次训练多种分辨率的数据。
所述步骤6中的人工智能程序是由前期采集各个场景的图片通过工具标注样本，然后进行训练，运用深度卷积神经网络框架训练模型，通过不断的调参优化获取最优的轻量化模型。
本发明通过人工智能技术的室内外一体化定位导航方法，有效的解决了传统室内定位的不利因素，极大的降低了硬件设备的投入，同时增强了对距离和外界环境的抗干扰能力，将人工智能服务放在靠近数据源的一端，就近提供最近端服务，产生更快的网络服务响应，同时使用超轻量级的模型，满足了在实时业务、应用智能的基本需求。使用的空间算法由于不依赖外部信息，也不向外传递信息，极大的保护了用户的隐私；该方法采用边缘计算的方式在获取到影像数据后直接进行位置计算，响应时间更快，导航过程中零延迟，实时反馈当前的位置信息；融合了人工智能和空间计算技术，通过人工智能算法判定周围的信息获取准确的定位信息，空间计算技术根据设备自身携带的硬件持续获取粗略的定位信息，两者互补，实现高效的定位导航功能；采用的空间定位算法通过距离的远近、人和物的大小、设备的方向、角度等信息，整合计算出精确的位置信息；导航融入AR增强现实技术，用户交互更友好，导航系统支持室内外一站式导航，无缝切换，同时支持偏航路径重规划、跨楼层、跨楼宇导航、语音导航，语音输入等功能。
本具体实施方式的实施例均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种无信标支撑的密闭空间应急逃生导航系统，其特征在于：包括以下步骤:1、采集各现实场景的影像数据，数据分辨率大小无限制，在对数据进行标注之前，重命名使得名称更加规范；2、使用标注工具对预处理的影像数据进行标注，并将输出的文件转换为模型需要的文件，将数据整理成模型认可的形式；3、采用集成人工智能框架训练轻量化模型；4、调整参数、优化算法；5、对训练的模型进行测试，选取最优的模型；6、使用训练好的模型编写人工智能程序；7、编写移动端软件，集成人工智能程序，融入空间算法。
2.根据权利要求1所述的一种无信标支撑的密闭空间应急逃生导航系统，其特征在于：所述步骤1具体为通过移动端摄像头实时获取周围场景中的信息熵编码数据包含二维码、三维码、文字、logo、特殊标志等，通过识别到的内容以及设备硬件的物理参数通过空间计算方法，计算出准确的位置信息。
3.根据权利要求1所述的一种无信标支撑的密闭空间应急逃生导航系统，其特征在于：所述步骤5选取的模型可以是任意分辨率大小，支持一次训练多种分辨率的数据。
4.根据权利要求1所述的一种无信标支撑的密闭空间应急逃生导航系统，其特征在于：所述步骤6中的人工智能程序是由前期采集各个场景的图片通过工具标注样本，然后进行训练，运用深度卷积神经网络框架训练模型，通过不断的调参优化获取最优的轻量化模型。
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