室内定位方法、指纹库的构建方法、电子设备及存储介质技术

本申请公开了一种室内定位方法、指纹库的构建方法、电子设备及存储介质，属于终端定位技术领域。该方法包括：响应于对定位设备的定位操作，获取定位设备的轨迹检测数据；基于轨迹检测数据，通过第一分类模型确定定位设备所处的楼层；其中，第一分类模型为预先基于第一指纹库对第二分类模型进行迭代训练得到，第一指纹库是基于指纹测试集通过第二分类模型对第二指纹库进行数据扩展后得到，第二分类模型是基于第二指纹库对初始分类模型进行训练得到，第二指纹库包括多个样本轨迹检测数据，多个样本轨迹检测数据中的每个样本轨迹检测数据均带有楼层标签。本申请在进行模型训练的同时进行指纹库扩展，从而提高指纹库的可靠性和分类模型的定位准确性。分类模型的定位准确性。分类模型的定位准确性。

【技术实现步骤摘要】
室内定位方法、指纹库的构建方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及终端定位
，特别涉及一种室内定位方法、指纹库的构建方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着终端定位技术的发展，室内定位技术越来越受人们的青睐。室内定位技术多种多样，比如包括无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)指纹定位技术。WiFi指纹定位技术是定位设备根据扫描到的WiFi信号确定位置信息的技术。在一种应用场景中，可以利用WiFi指纹定位技术确定定位设备所处的楼层。
[0003]WiFi指纹定位技术包括离线测试阶段和在线定位阶段，离线测试阶段的关键是建立指纹库，也即建立楼层与样本轨迹检测数据之间的对应关系，其中样本轨迹检测数据包括多个轨迹点中每个轨迹点处所检测的wifi信号强度。之后，可以利用指纹库进行模型训练以得到分类模型。如此，在在线定位阶段即可根据定位设备采集的轨迹检测数据，通过该分类模型进行定位。
[0004]但是，由于指纹库中的样本轨迹检测数据通常是由人工采集的，而为了训练分类模型，也为了测试训练后的分类模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种室内定位方法，其特征在于，所述方法包括：响应于对定位设备的定位操作，获取所述定位设备的轨迹检测数据；基于所述轨迹检测数据，通过第一分类模型确定所述定位设备所处的楼层；其中，所述第一分类模型为预先基于第一指纹库对第二分类模型进行迭代训练得到，所述第一指纹库是基于指纹测试集通过所述第二分类模型对第二指纹库进行数据扩展后得到，所述第二分类模型是基于所述第二指纹库对初始分类模型进行训练得到，所述第二指纹库包括多个样本轨迹检测数据，所述多个样本轨迹检测数据中的每个样本轨迹检测数据均带有楼层标签。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一指纹库是通过所述第二分类模型对所述指纹测试集中的样本轨迹检测数据进行遍历处理，在遍历过程中，将分类结果置信度大于或等于置信度阈值的样本轨迹检测数据添加至所述第二指纹库中得到。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第二指纹库为基于初始指纹库和所述指纹测试集，对所述初始指纹库进行数据扩展处理后得到，所述初始指纹库为从获取的第一数量的样本轨迹检测数据中随机选择第二数量的平层样本轨迹检测数据得到。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指纹测试集为从所述第一数量的样本轨迹检测数据中随机选择后剩余的样本轨迹检测数据构成的集合。5.一种指纹库的构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取第二指纹库和指纹测试集，所述第二指纹库包括多个样本轨迹检测数据，所述多个样本轨迹检测数据中每个样本轨迹检测数据均带有楼层标签；基于所述第二指纹库对初始分类模型进行迭代训练，得到第二分类模型；通过所述第二分类模型对所述指纹测试集中的样本轨迹检测数据进行遍历处理；在遍历过程中，将分类结果置信度大于或等于置信度阈值的样本轨迹检测数据添加至所述第二指纹库中；当遍历结束时，基于第一指纹库对所述第二分类模型进行迭代训练，得到第一分类模型，所述第一指纹库是在遍历过程中对所述第二指纹库进行扩展后得到，所述第一分类模型能够基于任意的定位设备的轨迹检测数据确定所述定位设备所处的楼层。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分类结果包括楼层标签和所述楼层标签对应的概率值；所述在遍历过程中，将分类结果置信度大于或等于置信度阈值的样本轨迹检测数据添加至所述第二指纹库中，包括：在遍历过程中，根据第一样本轨迹检测数据对应的分类结果中的概率值，确定所述第一样本轨迹检测数据对应的分类结果置信度，所述第一样本轨迹检测数据为当前遍历到的所述指纹测试集中的任意一个样本轨迹检测数据；在所述第一样本轨迹检测数据对应的分类结果置信度大于或等于置信度阈值的情况下，将所述第一样本轨迹检测数据的楼层标签更新为所述第一样本轨迹检测数据对应的分类结果中的楼层标签；将标签更新后的所述第一样本轨迹检测数据添加至所述第二指纹库中。7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取第二指纹库和指纹测试集，包括：获取第一数量的样本轨迹检测数据，所述第一数量的样本轨迹检测数据至少包括平层
样本轨迹检测数据；从所述第一数量的样本轨迹检测数据中随机选择第二数量的平层样本轨迹检测数据，得到初始指纹库；将所述第一数量的样本轨迹检测数据中随机选择后剩余的样本轨迹检测数据构成的集合确定为所述指纹测试集；基于所述初始指纹库和所述指纹测试集，对所述初始指纹库进行数据扩展处理，得到所述第二指纹库。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始指纹库和所述指纹测试集，对所述初始指纹库进行数据扩展处理，包括：依次遍历所述指纹测试集中的各个样本轨迹检测数据；确定第二样本轨迹检测数据与所述初始指纹库中的每个样本轨迹检测数据之间的欧式距离和杰卡德距离，所述第二样本轨迹检测数据为当前遍历到的样本轨迹检测数据；在所述初始指纹库中存在至少一个第三样本轨迹检测数据的情况下，从所述至少一个第三样本轨迹检测数据中确定与所述第二样本轨迹检测数据的相似度最大的第三样本轨迹检测数据，第三样本轨迹检测数据是指与所述第二样本轨迹检测数据之间的欧氏距离小于第一距离阈值，且与所述第二样本轨迹检测数据之间的杰卡德距离小于第二距离阈值的样本轨迹检测数据；将所述第二样本轨迹检测数据的楼层标签更新为所确定的第三样本轨迹检测数据的楼层标签；将标签更新后的所述第二样本轨迹检测数据添加至所述初始指纹库中。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述在所述初始指纹...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈园园，邓照飞，
申请(专利权)人：荣耀终端有限公司，
类型：发明
国别省市：