【技术实现步骤摘要】
目标指纹库构建方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及定位
，更具体地，涉及一种目标指纹库构建方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着科技的发展，人们生活出现了越来越多的传感器，用于收集各类信息。随着时间的推移，这些传感器收集的数据越来越多，对这些数据的处理也越来越困难，因此，指纹法应运而生，指纹法将采集到的数据抽象成高维向量，作为一个个独一无二的指纹，并建立指纹库，在需要进行数据处理时利用指纹库进行匹配，实现对数据的快速处理。然而，指纹库的建立需要采集大量的数据，且指纹库的复杂程度较高，在建立指纹库时，需要耗费大量时间，难以快速构建指纹库。
技术实现思路
本申请提出了一种目标指纹库构建方法、装置、电子设备及存储介质，以改善上述问题。第一方面，本申请实施例提供了一种目标指纹库构建方法，该方法包括：获取与目标空间匹配的第一指纹库；通过迁移学习算法将所述第一指纹库中的数据迁移到第二指纹库中，所述第一指纹库的数据包括参考点对应的数据，所述第二指纹库为目标空间对应的指纹库；选取部分...
【技术保护点】
1.一种目标指纹库构建方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取与目标空间匹配的第一指纹库；/n通过迁移学习算法将所述第一指纹库中的数据迁移到第二指纹库中，所述第一指纹库的数据包括参考点对应的数据，所述第二指纹库为目标空间对应的指纹库；/n选取部分所述参考点计算所述第二指纹库的定位精度；/n在所述第二指纹库的定位精度未达到预设定位精度时，利用其余部分所述参考点以及增强学习算法增加所述第二指纹库的定位精度得到所述目标指纹库。/n
【技术特征摘要】
1.一种目标指纹库构建方法，其特征在于，所述方法包括：
获取与目标空间匹配的第一指纹库；
通过迁移学习算法将所述第一指纹库中的数据迁移到第二指纹库中，所述第一指纹库的数据包括参考点对应的数据，所述第二指纹库为目标空间对应的指纹库；
选取部分所述参考点计算所述第二指纹库的定位精度；
在所述第二指纹库的定位精度未达到预设定位精度时，利用其余部分所述参考点以及增强学习算法增加所述第二指纹库的定位精度得到所述目标指纹库。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先存储有所述参考点在所述目标空间中的实际数据，所述选取部分所述参考点计算所述第二指纹库的定位精度包括：
利用当前所述第二指纹库对应的判别策略计算部分所述参考点的测量数据，所述判别策略为所述第二指纹库的参数；
将所述测量数据与所述实际数据之间的差距作为所述第二指纹库的定位精度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选取部分所述参考点计算所述第二指纹库的定位精度之后，还包括：
判断所述第二指纹库的定位精度是否达到预设定位精度；
若是，输出所述第二指纹库作为所述目标指纹库；
若否，执行所述利用其余部分所述参考点以及增强学习算法增加所述第二指纹库的定位精度得到所述目标指纹库的步骤。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用其余部分所述参考点以及增强学习算法增加所述第二指纹库的定位精度得到所述目标指纹库，包括：
将当前所述第二指纹库对应的判别策略初始化为最佳判别策略；
利用其余部分参考点迭代更新所述最佳判别策略；
将迭代更新后的所述最佳判别策略对应的第二指纹库作为所述目标指纹库。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，预先存储随机生成多个与所述最佳判别策略不同的其他判别策略，所述利用其余部分参考点迭代更新所述最佳判别策略，包括：
按照以第一概率采用所述最佳判别策略，以第二概率采用其他判别策略的方式获取目标判别策略，所述第一概率与所述第二概率之和为1；
利用所述其余部分参考点分别计算所述目标判别策略对应的损失函数以及所述最佳判别策略对应的损失函数；
根据所述目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘鸿裕，王克成，黄韦维，
申请(专利权)人：广东博智林机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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