【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的异常行李蓝牙定位方法及其系统
本专利技术涉及定位技术，尤其涉及一种基于神经网络的异常行李蓝牙定位方法及其系统。
技术介绍
随着社会的发展，室内定位需求越来越大。例如，在海关监管方面，需要对进出境运输工具、货物和物品进行实时定位监控。在旅客取得行李之后，只要旅客在出入境大厅之内，就能通过蓝牙定位技术实时对其行李的运动轨迹进行监控，以防止违禁物品出入境。但是，传统蓝牙定位技术所采用的位置指纹算法，在指纹数据的采集阶段和目标的跟踪定位阶段均无法较好地滤除噪声干扰，会对定位精度造成严重影响，导致定位精度偏低，不能很好地适应海关行李的监管需求。
技术实现思路
本专利技术主要目的在于，提供一种基于神经网络的异常行李蓝牙定位方法及其系统，以解决传统蓝牙定位技术采用位置指纹算法，在指纹数据的采集阶段和目标的跟踪定位阶段无法较好地滤除噪声干扰的问题。本专利技术是通过如下技术方案实现的：一种基于神经网络的异常行李蓝牙定位方法，包括：步骤A：将需要进行定位的区域划分为若干区块，并将各区块的中心设置为采样点；所述区域中分布式布设有若干位置已知且持续广播蓝牙信号的蓝牙基站；步骤B...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的异常行李蓝牙定位方法，其特征在于，包括：步骤A：将需要进行定位的区域划分为若干区块，并将各区块的中心设置为采样点；所述区域中分布式布设有若干位置已知且持续广播蓝牙信号的蓝牙基站；步骤B：分别在各采样点接收各蓝牙基站广播的蓝牙信号，并将在每个采样点接收到的各蓝牙基站的蓝牙信号强度进行排序，得到每个采样点的蓝牙基站信号强度序列；步骤C：建立所述区域的坐标系，并将每个采样点的蓝牙基站信号强度序列和位置坐标进行存储，以建立蓝牙位置指纹数据库；步骤D：每次提取所述蓝牙位置指纹数据库中的一个采样点的蓝牙基站信号强度序列和位置坐标分别作为神经网络的输入和输出，通过神...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的异常行李蓝牙定位方法，其特征在于，包括：步骤A：将需要进行定位的区域划分为若干区块，并将各区块的中心设置为采样点；所述区域中分布式布设有若干位置已知且持续广播蓝牙信号的蓝牙基站；步骤B：分别在各采样点接收各蓝牙基站广播的蓝牙信号，并将在每个采样点接收到的各蓝牙基站的蓝牙信号强度进行排序，得到每个采样点的蓝牙基站信号强度序列；步骤C：建立所述区域的坐标系，并将每个采样点的蓝牙基站信号强度序列和位置坐标进行存储，以建立蓝牙位置指纹数据库；步骤D：每次提取所述蓝牙位置指纹数据库中的一个采样点的蓝牙基站信号强度序列和位置坐标分别作为神经网络的输入和输出，通过神经网络的正向传递与反向传递调整神经网络中的各个权值，以训练神经网络；步骤E：当所述区域中出现异常行李时，对所述异常行李所绑定的蓝牙模块接收到的各蓝牙基站广播的蓝牙信号的强度进行排序，得到所述异常行李所在位置的蓝牙基站信号强度序列，并将所述异常行李所在位置的蓝牙基站信号强度序列输入训练好的神经网络，得到所述异常行李所在的位置坐标并将其显示出来。2.如权利要求1所述的基于神经网络的异常行李蓝牙定位方法，其特征在于，还包括：步骤G：实时记录所述异常行李所在的位置坐标，并据此生成所述异常行李的运动轨迹。3.如权利要求2所述的基于神经网络的异常行李蓝牙定位方法，其特征在于，还包括：步骤H：通过深度学习算法计算所述异常行李可能的后续运动轨迹，并启动布设在所述后续运动轨迹上的各个摄像头对所述异常行李进行视频跟踪，同时，针对所述异常行李向所述后续运动轨迹方向的出口处的监管人员发出相应报警。4.如权利要求3所述的基于神经网络的异常行李蓝牙定位方法，其特征在于，所述步骤H中，所述可能的后续运动轨迹为多条。5.如权利要求1所述的基于神经网络的异常行李蓝牙定位方法，其特征在于，各蓝牙基站分布式布设在所述区域的顶部，且相邻蓝牙基站之间的距离不超过六米。6....
【专利技术属性】
技术研发人员：曾维，郭敬娜，胡若愚，
申请(专利权)人：成都市东信德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51
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