数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质，包括：采集目标设备的经纬度信息以及无线信号接入信息；根据所述经纬度信息以及无线信号接入信息，计算所述目标设备位于预设候选区域集合中每个候选区域对应的第一概率；根据所述第一概率在多个候选区域中选择目标区域，所述目标区域包含至少一个目标子区域；调用所述目标区域的无线信号连接信息，所述无线信号连接信息携带有在历史时段内连接无线资源所产生的数据；基于所述无线信号接入信息以及无线信号连接信息，计算所述目标设备到达每个目标子区域对应的第二概率；根据所述第一概率和第二概率，获取所述目标设备的位置，该方案可以提高定位的准确性。该方案可以提高定位的准确性。该方案可以提高定位的准确性。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在室内环境中，需要通过专门的室内定位技术实现室内位置的定位。室内定位是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。
[0003]目前，室内定位的方案有利用射频技术进行室内定位的，也有利用经纬度信息进行室内定位的，但是，第一种方案对于设备要求较高，且无法对于广域候选区域进行匹配，当遇到候选区域的范围很大时，进行精确化定位需要进行多次重复计算，计算开销较大；在第二种方案中，信号容易受到墙壁格挡的影响，导致经纬度通常存在较大的误差，无法进行精确定位。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质，可以减小定位时的计算量，并且，提高定位的准确性。
[0005]本专利技术实施例提供了一种数据处理方法，包括：
[0006]采集目标设备的经纬度信息以及无线信号接入信息；
[0007]根据所述经纬度信息以及无线信号接入信息，计算所述目标设备位于预设候选区域集合中每个候选区域对应的第一概率；
[0008]根据所述第一概率在多个候选区域中选择目标区域，所述目标区域包含至少一个目标子区域；
[0009]调用所述目标区域的无线信号连接信息，所述无线信号连接信息携带有在历史时段内连接无线资源所产生的数据；
[0010]基于所述无线信号接入信息以及无线信号连接信息，计算所述目标设备到达每个目标子区域对应的第二概率；
[0011]根据所述第一概率和第二概率，获取所述目标设备的位置。
[0012]相应的，本申请实施例还提供了一种数据处理装置，包括：
[0013]采集模块，用于采集目标设备的经纬度信息以及无线信号接入信息；
[0014]第一计算模块，用于根据所述经纬度信息以及无线信号接入信息，计算所述目标设备位于预设候选区域集合中每个候选区域对应的第一概率；
[0015]选择模块，用于根据所述第一概率在多个候选区域中选择目标区域，所述目标区域包含至少一个目标子区域；
[0016]调用模块，用于调用所述目标区域的无线信号连接信息，所述无线信号连接信息携带有在历史时段内连接无线资源所产生的数据；
[0017]第二计算模块，用于基于所述无线信号接入信息以及无线信号连接信息，计算所述目标设备到达每个目标子区域对应的第二概率；
[0018]获取模块，用于根据所述第一概率和第二概率，获取所述目标设备的位置。
[0019]可选的，在本申请的一些实施例中，所述第一计算模块包括：
[0020]第一获取单元，用于获取预设决策树模型以及序列神经网络分类模型；
[0021]第一计算单元，用于根据所述决策树模型以及经纬度信息，计算所述目标设备到达预设候选区域集合中每个候选区域对应的经纬度定位概率；
[0022]第二计算单元，用于基于所述序列神经网络分类模型以及无线信号接入信息，计算所述目标设备到达预设候选区域集合中每个候选区域对应的无线信号定位概率；
[0023]融合单元，用于融合所述经纬度定位概率和无线信号定位概率，得到所述目标设备位于预设候选区域集合中每个候选区域对应的第一概率。
[0024]可选的，在本申请的一些实施例中，所述第一计算单元包括：
[0025]输出子单元，用于将所述经纬度信息输入至决策树模型中的每一棵树，输出每一棵树对应的分数值；
[0026]求和单元，用于对多个分数值进行求和，得到所述目标设备到达预设候选区域集合中每个候选区域对应的经纬度定位概率。
[0027]可选的，在本申请的一些实施例中，所述输出子单元具体用于：
[0028]通过所述决策树模型提取所述经纬度信息的特征向量；
[0029]将所述特征向量输入至决策树模型中的每一棵树中，得到所述每一棵树对应的叶子节点，其中，每个所述叶子节点对应一个约束条件；
[0030]检测所述叶子节点是否符合对应的约束条件；
[0031]基于叶子节点是否符合对应的约束条件，输出每一棵树对应的分数值。
[0032]可选的，在本申请的一些实施例中，所述第二计算单元具体用于：
[0033]从所述无线信号接入信息提取所述目标设备的物理地址以及无线信号接入强度值；
[0034]基于所述目标设备的物理地址以及无线信号接入强度值，构建所述无线信号接入信息对应的无线信号接入特征；
[0035]通过所述序列神经网络分类模型以及无线信号接入特征，计算所述目标设备到达预设候选区域集合中每个候选区域对应的无线信号定位概率。
[0036]可选的，在本申请的一些实施例中，所述选择模块具体用于：
[0037]将所述经纬度定位概率大于第一预设值的候选区域确定为目标区域，或者；
[0038]将所述无线信号定位概率大于第一预设值的候选区域确定为目标区域。
[0039]可选的，在本申请的一些实施例中，所述第二计算模块具体用于：
[0040]获取预设序列神经网络匹配模型；
[0041]从所述无线信号接入信息提取所述目标设备的物理地址，并构建所述物理地址对应的物理地址序列；
[0042]从所述无线信号连接信息中获取每个无线资源的连接频次以及无线信号强度值；
[0043]基于所述无线资源的连接频次以及无线信号强度值，构建所述无线信号连接信息对应的无线信号连接序列；
[0044]拼接所述物理地址序列和无线信号连接序列，得到拼接后序列；
[0045]将所述拼接后序列输入至所述序列神经网络匹配模型中，输出所述目标设备到达每个目标子区域对应的第二概率。
[0046]可选的，在本申请的一些实施例中，还包括保留模块，所述保留模块具体用于：
[0047]将第二概率大于第二预设值的目标子区域确定为候选子区域，并保留所述候选子区域；
[0048]所述获取模块具体用于：根据所述第一概率和所述候选子区域对应的第二概率，获取所述目标设备的位置。
[0049]可选的，在本申请的一些实施例中，所述获取模块具体用于：
[0050]基于贝叶斯法则计算第二概率的后验概率；
[0051]计算所述后验概率与所述第一概率之间的乘积，得到联合概率；
[0052]将最大的所述联合概率对应的目标子区域确定为所述目标设备的位置。
[0053]本申请实施例在采集目标设备的经纬度信息以及无线信号接入信息后，根据所述经纬度信息以及无线信号接入信息，计算所述目标设备位于预设候选区域集合中每个候选区域对应的第一概率，然后，根据所述第一概率在多个候选区域中选择目标区域，所述目标区域包含至少一个目标子区域，接着，调用所述目标区域的无线信号连接信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：采集目标设备的经纬度信息以及无线信号接入信息；根据所述经纬度信息以及无线信号接入信息，计算所述目标设备位于预设候选区域集合中每个候选区域对应的第一概率；根据所述第一概率在多个候选区域中选择目标区域，所述目标区域包含至少一个目标子区域；调用所述目标区域的无线信号连接信息，所述无线信号连接信息携带有在历史时段内连接无线资源所产生的数据；基于所述无线信号接入信息以及无线信号连接信息，计算所述目标设备到达每个目标子区域对应的第二概率；根据所述第一概率和第二概率，获取所述目标设备的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述经纬度信息以及无线信号接入信息，计算所述目标设备位于预设候选区域集合中每个候选区域对应的第一概率，包括：获取预设决策树模型以及序列神经网络分类模型；根据所述决策树模型以及经纬度信息，计算所述目标设备到达预设候选区域集合中每个候选区域对应的经纬度定位概率；基于所述序列神经网络分类模型以及无线信号接入信息，计算所述目标设备到达预设候选区域集合中每个候选区域对应的无线信号定位概率；融合所述经纬度定位概率和无线信号定位概率，得到所述目标设备位于预设候选区域集合中每个候选区域对应的第一概率。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述决策树模型以及经纬度信息，计算所述目标设备到达预设候选区域集合中每个候选区域对应的经纬度定位概率，包括：将所述经纬度信息输入至决策树模型中的每一棵树，输出每一棵树对应的分数值；对多个分数值进行求和，得到所述目标设备到达预设候选区域集合中每个候选区域对应的经纬度定位概率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述经纬度信息输入至决策树模型中的每一棵树，输出每一棵树对应的分数值，包括：通过所述决策树模型提取所述经纬度信息的特征向量；将所述特征向量输入至决策树模型中的每一棵树中，得到所述每一棵树对应的叶子节点，其中，每个所述叶子节点对应一个约束条件；检测所述叶子节点是否符合对应的约束条件；基于叶子节点是否符合对应的约束条件，输出每一棵树对应的分数值。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述序列神经网络分类模型以及无线信号接入信息，计算所述目标设备到达预设候选区域集合中每个候选区域对应的无线信号定位概率，包括：从所述无线信号接入信息提取所述目标设备的物理地址以及无线信号接入强度值；基于所述目标设备的物理地址以及无线信号接入强度值，构建所述无线信号接入信息对应的无线信号接入特征；
通过所述序列神经网络分类模型以及无线信号接入特征，计算所述目标设备到达预设候选区域集合中每个候选区域对应的无线信号定位概率。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一概率在多个候选区域中选择目标区域，包括：将所述经纬度定位概率大于第一预设值的候选区域确定为目标区域，或者；将所述无线信号定位概率大于第一预设值的候选区域确定为目标区域。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述无线信号接入信息以及无线信号连接信息，计算所述目标设备到达每个目标子区域对应的第二概率，包括：获取预设序列神经网络匹配模型；从所述无线信号接入信息提取所述目标设备的物理地址，并构建所述物理地址对应的物理地址序列；从所述无线信号连接信息中获取每个无线资源的连接频次以及无线信号强度值；基于所述无线资源的连接频次以及无线信号强度值...

【专利技术属性】
技术研发人员：屠子睿，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：