定位方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

技术编号:23450443 阅读:31 留言:0更新日期:2020-02-28 23:38
本申请提供了一种定位方法、装置、服务器及存储介质,属于定位技术领域。该方法包括:接收第一终端的定位请求,根据定位请求从位置指纹库中选择多个第一位置指纹;分别提取每个第一位置指纹的多个第一网络特征值;对于每个第一位置指纹,将第一位置指纹的多个第一网络特征值输入第一特征权重模型中,得到第一位置指纹的每个第一网络特征值的权重,根据第一位置指纹的每个第一网络特征值的权重,确定第一位置指纹与第一终端的位置匹配度;根据每个第一位置指纹与第一终端的位置匹配度,向第一终端返回匹配度最高的目标位置指纹的第一位置。该方法根据多个第一网络特征以及每个第一网络特征的权重,确定匹配度最高的位置指纹,定位更加精确。

Positioning method, device, server and storage medium

【技术实现步骤摘要】
定位方法、装置、服务器及存储介质
本申请涉及定位
,特别涉及一种定位方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
目前,定位技术在日常生活中的应用越来越广泛。比如,用户在使用手机进行导航时,需要使用定位技术对手机的位置进行定位。并且,为了实现对手机进行三维空间的定位,目前常利用WiFi(WirelessFidelity,无线局域网)进行定位。相关技术中,在利用WiFi进行定位时,需要建立位置指纹库,位置指纹库中包括多个位置指纹。当手机需要进行定位时,手机搜索WiFi,将搜索到的WiFi的标识和信号强度发送给服务器。服务器根据该WiFi的标识和信号强度,从位置指纹库中匹配出位置指纹,将匹配出的位置指纹的位置返回给手机。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种定位方法、装置、服务器及存储介质,能够解决定位准确率低的问题。所述技术方案如下:根据本申请实施例的一方面,提供了一种定位方法,所述方法包括:接收第一终端的第一定位请求,根据所述第一定位请求从位置指纹库中选择多个第一位置指纹;分别提取每个第一位置指纹的多个第一网络特征值;对于每个第一位置指纹,将所述第一位置指纹的多个第一网络特征值输入第一特征权重模型中,得到所述第一位置指纹的每个第一网络特征值的权重,根据所述第一位置指纹的每个第一网络特征值的权重,确定所述第一位置指纹与所述第一终端的位置匹配度;根据所述每个第一位置指纹与所述第一终端的位置匹配度,向所述第一终端返回匹配度最高的目标位置指纹的第一位置。在一种可能的实现方式中,所述方法还包括:获取样本数据,所述样本数据包括第二终端的第二位置、多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离;提取每个样本位置指纹的多个第一网络特征值;根据所述第二位置、所述每个样本位置指纹的多个第一网络特征值和所述多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离,对第二特征权重模型进行训练,得到所述第一特征权重模型。在另一种可能的实现方式中,所述根据所述第二位置、所述每个样本位置指纹的多个第一网络特征值和所述多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离,对第二特征权重模型进行训练,得到所述第一特征权重模型,包括:对于一组样本位置指纹,将所述一组样本位置指纹中的每个样本位置指纹的多个第一网络特征值输入所述第二特征权重模型中,输出所述每个样本位置指纹的每个第一网络特征值的权重;根据所述每个样本位置指纹的每个第一网络特征值的权重,确定所述一组样本位置指纹分别与所述第二位置之间的位置匹配度;根据所述一组样本位置指纹分别与所述第二位置之间的位置匹配度,确定所述一组样本位置指纹与所述第二位置的概率差值;根据所述一组样本位置指纹与所述第二位置的概率差值,调整所述第二特征权重模型的模型参数,得到所述第一特征权重模型。在另一种可能的实现方式中,所述方法还包括:根据多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离,从所述多个样本位置指纹中选择距离差大于第一预设阈值的两个样本位置指纹;将选择的两个样本位置指纹组成所述一组样本位置指纹。在另一种可能的实现方式中,所述根据所述一组组样本位置指纹与所述第二位置的概率差值,调整所述第二特征权重模型的模型参数,得到所述第一特征权重模型,包括:根据所述一组样本位置指纹中每个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离,确定所述一组样本位置指纹中每个样本位置指纹的权重;根据所述一组样本位置指纹中每个样本位置指纹的权重,以及所述一组样本位置指纹与所述第二位置的概率差值,确定所述第二特征权重模型的损失函数值;根据所述第二特征权重模型的损失函数值,调整所述第二特征权重模型的模型参数,得到所述第一特征权重模型。在另一种可能的实现方式中,所述第一定位请求中包括所述第一终端搜索到的无线网络的第二网络特征值;所述根据所述第一定位请求从位置指纹库中选择多个第一位置指纹,包括:从所述位置指纹库中确定所述无线网络的第二网络特征值所在的第二位置指纹;根据所述无线网络的第二网络特征值和所述第二位置指纹,从所述位置指纹库中选择所述多个第一位置指纹。在另一种可能的实现方式中,所述根据所述每个第一位置指纹与所述第一终端的位置匹配度,向所述第一终端返回匹配度最高的目标位置指纹的第一位置,包括:根据所述每个第一位置指纹与所述第一终端的位置匹配度,从所述多个第一位置指纹中选择匹配度最高的目标位置指纹;确定所述目标位置指纹的第一位置;向所述第一终端返回所述第一位置。根据本申请实施例的另一方面,提供了一种定位装置,所述装置包括:接收模块,用于接收第一终端的第一定位请求;选择模块,用于根据所述第一定位请求从位置指纹库中选择多个第一位置指纹;提取模块,用于分别提取每个第一位置指纹的多个第一网络特征值;确定模块,用于对于每个第一位置指纹,将所述第一位置指纹的多个第一网络特征值输入第一特征权重模型中,得到所述第一位置指纹的每个第一网络特征值的权重,根据所述第一位置指纹的每个第一网络特征值的权重,确定所述第一位置指纹与所述第一终端的位置匹配度;返回模块,用于根据所述每个第一位置指纹与所述第一终端的位置匹配度,向所述第一终端返回匹配度最高的目标位置指纹的第一位置。在一种可能的实现方式中,所述装置还包括:获取模块,用于获取样本数据,所述样本数据包括第二终端的第二位置、多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离;所述提取模块,还用于提取每个样本位置指纹的多个第一网络特征值;训练模块,用于根据所述第二位置、所述每个样本位置指纹的多个第一网络特征值和所述多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离,对第二特征权重模型进行训练,得到所述第一特征权重模型。在另一种可能的实现方式中,所述训练模块,还用于对于一组样本位置指纹,将所述一组样本位置指纹中的每个样本位置指纹的多个第一网络特征值输入所述第二特征权重模型中,输出所述每个样本位置指纹的每个第一网络特征值的权重;根据所述每个样本位置指纹的每个第一网络特征值的权重,确定所述一组样本位置指纹分别与所述第二位置之间的位置匹配度;根据所述一组样本位置指纹分别与所述第二位置之间的位置匹配度,确定所述一组样本位置指纹与所述第二位置的概率差值;根据所述一组样本位置指纹与所述第二位置的概率差值,调整所述第二特征权重模型的模型参数,得到所述第一特征权重模型。在另一种可能的实现方式中,所述训练模块,还用于根据多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离,从所述多个样本位置指纹中选择距离差大于第一预设阈值的两个样本位置指纹;将选择的两个样本位置指纹组成所述一组样本位置指纹。在另一种可能的实现方式中,所述训练模块,还用于根据所述一组样本位置指纹中每个样本位置指纹的第三本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种定位方法,其特征在于,所述方法包括:/n接收第一终端的第一定位请求,根据所述第一定位请求从位置指纹库中选择多个第一位置指纹;/n分别提取每个第一位置指纹的多个第一网络特征值;/n对于每个第一位置指纹,将所述第一位置指纹的多个第一网络特征值输入第一特征权重模型中,得到所述第一位置指纹的每个第一网络特征值的权重,根据所述第一位置指纹的每个第一网络特征值的权重,确定所述第一位置指纹与所述第一终端的位置匹配度;/n根据所述每个第一位置指纹与所述第一终端的位置匹配度,向所述第一终端返回匹配度最高的目标位置指纹的第一位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种定位方法,其特征在于,所述方法包括:
接收第一终端的第一定位请求,根据所述第一定位请求从位置指纹库中选择多个第一位置指纹;
分别提取每个第一位置指纹的多个第一网络特征值;
对于每个第一位置指纹,将所述第一位置指纹的多个第一网络特征值输入第一特征权重模型中,得到所述第一位置指纹的每个第一网络特征值的权重,根据所述第一位置指纹的每个第一网络特征值的权重,确定所述第一位置指纹与所述第一终端的位置匹配度;
根据所述每个第一位置指纹与所述第一终端的位置匹配度,向所述第一终端返回匹配度最高的目标位置指纹的第一位置。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取样本数据,所述样本数据包括第二终端的第二位置、多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离;
提取每个样本位置指纹的多个第一网络特征值;
根据所述第二位置、所述每个样本位置指纹的多个第一网络特征值和所述多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离,对第二特征权重模型进行训练,得到所述第一特征权重模型。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二位置、所述每个样本位置指纹的多个第一网络特征值和所述多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离,对第二特征权重模型进行训练,得到所述第一特征权重模型,包括:
对于一组样本位置指纹,将所述一组样本位置指纹中的每个样本位置指纹的多个第一网络特征值输入所述第二特征权重模型中,输出所述每个样本位置指纹的每个第一网络特征值的权重;
根据所述每个样本位置指纹的每个第一网络特征值的权重,确定所述一组样本位置指纹分别与所述第二位置之间的位置匹配度;
根据所述一组样本位置指纹分别与所述第二位置之间的位置匹配度,确定所述一组样本位置指纹与所述第二位置的概率差值;
根据所述一组样本位置指纹与所述第二位置的概率差值,调整所述第二特征权重模型的模型参数,得到所述第一特征权重模型。


4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据多个样本位置指纹的第三位置分别与所述第二位置之间的距离,从所述多个样本位置指纹中选择距离差大于第一预设阈值的两个样本位置指纹;
将选择的两个样本位置指纹组成所述一组样本位置指纹。


5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述一组组样本位置指纹与所述第二位置的概率差值,调整所述第二特征权重模型的模型参数,得到所述第一特征权重模型,包括:<...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈绍建孙翔段航王程
申请(专利权)人:北京三快在线科技有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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