基于卷积神经网络视觉成像可见光室内位置感知模型与光源布局

针对基于接收信号强度(RSS)的可见光室内位置感知系统部署复杂、稳健性差、定位精度低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)视觉成像的可见光室内位置感知模型,并研究了光源布局方式。首先,基于环境光和普通发光二极管光源进行了可见光视觉成像位置感知模型的设计和搭建;然后,通过CNN预训练模型提取图像深度特征;在此基础上通过研究不同光源布局模型中定位精度与光源数量、光源间距之间的关系,优化基于CNN视觉成像的室内位置感知模型的定位精度模型。实验结果表明:与基于RSS的室内位置感知模型相比,当定位误差分别小于2.1 cm和3.9 cm时,所提模型的置信概率分别提高了10%和6.7%;同时,与矩形布局方式和三角布局方式相比,十字布局方式的定位精度分别提高了9.5%和16%。

情境驱动的室内位置地图动态表达

室内位置地图可以根据用户的"位置"及环境变化,动态地表达位置服务信息,是实现室内位置个性化和精准化服务的重要平台。重点研究情境驱动下室内位置地图的动态表达。在分析室内位置地图特征的基础上,提出影响室内位置地图表达的情境类型;设计地图表达图层及构成要素,提出情境驱动的室内位置地图表达过程与技术方法;给出商场购物活动中不同情境条件下地图动态表达的应用示例。

K-means+SSA-Elman网络可见光室内位置感知算法

由于室内环境复杂,基于Elman神经网络的可见光位置感知存在收敛速度慢、定位精度低等缺点。论文提出基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化Elman神经网络,同时融合K-means聚类的一种可见光室内位置感知算法。对采集到的数据建立数据库,利用SSA对Elman的拓扑结构和连接权阈值进行优化,建立训练模型,解决基于Elman神经网络室内位置感知算法易陷入局部最优的问题,提高收敛速度和稳健性;利用K-means对数据库优化分类,将处理好的数据代入模型训练得初步预测结果;将初步预测结果代入子类二次训练得预测点的最终坐标,进一步提高定位精度。基于0.8 m×0.8 m×0.8 m的立体空间进行实验,结果表明:论文算法平均定位误差3.22 cm,定位误差小于6 cm,概率达到90%,相较SSA-Elman算法定位精度提高7.5%;相较Elman网络算法定位精度提高16%。

组合优化算法改进的室内位置感知方法

针对在室内环境中利用无线保真(WiFi)信号来定位人员等移动目标的区域位置的识别准确率不高的问题,提出一种基于组合优化算法改进的室内位置感知方法:通过采集接收信号强度指示(RSSI)值来构建用户在室内行走时位置指纹数据库;然后将粒子群算法(PSO)和引力搜索算法(GSA)进行组合来获取训练神经网络(NN)的权重系数,从而进行模型训练;最后,利用训练好的模型测试室内位置感知的效果。实验结果表明,该方法的室内位置感知识别准确率为98.35%,与同类方法相比,识别准确率至少提高4.79%。

基于三维建筑物模型的室内位置信息模型及智能位置服务研究

随着社会经济的迅速发展,复杂室内空间的安全管理及应急响应对无缝导航及位置服务的需求日益迫切。在此背景下,结合国内外相关研究,提出了一种基于三维建筑物模型的室内场地信息模型,扩展了ogc标准citygml以及indoogml对场地信息的描述,提出了描述室内2种情况的本体,并详细介绍了三维建筑模型的室内自动提取过程,为智能化的位置服务研究及实现奠定了基础。

基于室内位置服务的多源组合精确定位研究

研究室内位置定位技术,阐述定位技术的现状,描述了基于泛在位置感知的多业态大数据融合服务产品平台。平台中,云端与广场端通过移动专网互联,实现了无线定位、Portal及上网审计、实时定位查询与上传等服务。平台融合基于网格特征匹配融合时延差与场强特征参数的室内定位技术和基于卡尔曼滤波滑动窗的粒子滤波技术,建立了多种形式的定位模型和不同定位模型的无缝切换机制,实现了室内位置无线网络异构信源下的"三边+指纹+信标"的融合定位。

融合迁移特征学习的生物启发网络用于可见光成像室内位置感知方法

现行可见光定位技术采用各类传感器以及混合复杂算法实现定位,操作难度大且易受干扰,导致系统的定位精度不稳定。为提高可见光室内定位的精度与稳定性,提出将迁移特征学习与生物启发网络相融合的方法并将其应用于可见光室内定位中,在可见光环境下采集图像,利用改进的小波阈值去噪法去除图像噪声对深度特征的影响,提取可见光图像的深度特征并建立指纹库,构建天牛须搜索算法优化的神经网络模型,进行训练与定位测试。结果表明:在实测定位阶段搭建的0.8 m×0.8 m×0.8 m实验环境中,预测坐标的平均误差为4.26 cm,其中,误差小于4 cm的预测点数量占总坐标点数量的63.4%,误差小于6 cm的预测点数量占总坐标点数量的78%。所提方法为室内定位提供了一种稳定可靠的方法。

室内位置信息模型与智能位置服务

商业中心、交通枢纽、医院、停车场等复杂室内及地下空间的安全管理与应急响应对室内外无缝导航与位置服务的需求日益迫切,提出了一种室内位置信息模型,扩展了OGC标准CityGML和IndoorGML中的位置信息描述,提供了描述室内相对位置和室内绝对位置的本体,介绍了一种针对三维建筑物模型的室内空间自动提取方法,为智能位置服务奠定了重要基础。

面向位置服务的室内空间模型研究进展

室内位置服务是近年来国际位置服务领域的一个研究热点,室内空间模型则是实现室内位置服务的先决条件和关键所在。在对国内外大量文献进行分析研究的基础上,系统综述了面向位置服务的室内空间模型研究进展。首先,较之室外空间,从空间尺度、组成结构、空间约束3个角度分析了室内空间的独特性,并介绍了位置查询、导航、范围查询、最邻近查询和可视化5种主要的室内位置服务。然后,从建模原理、建模复杂度、适用性等方面对典型的室内空间模型如边界模型、格网模型、集合模型、图模型、语义模型进行了评述;最后,讨论了现有模型存在的主要问题,并对未来研究方向进行了展望。

融合多种上下文的室内应急疏散导航位置模型

针对室内应急响应中如何科学、高效地对人员进行个性化实时疏散导航问题进行了研究,构建了一种面向复杂室内环境下融合多种上下文的应急疏散导航位置模型。利用改进的Dijkstra算法,结合实际环境动态上下文计算出实时疏散导航路径,为不同类型用户提供地图导航、语音导航、短信导航等个性化服务,同时为应急指挥者提供辅助决策支持。并以医院为例进行了实验,实验表明基于该模型及算法能够高效计算出满足不同类型用户需求的实时疏散导航路径,可应用于医院、商场等环境的应急疏散导航与救援中。

顾及行人活动的智能手机多传感器室内定位方法研究

近年来,随着我国经济建设的发展与生活水平的提高,人们对室内位置服务的需求越来越大。目前室内定位技术百花齐放,但发展都尚未成熟。伴随着智能手机的普及,Wi-Fi信号的无处不在,利用智能手机内置惯性传感器实现的室内定位技术不需要增加其他额外的硬件设备,只需要随身携带的智能手机即可实现定位,成为未来最可能推广的室内定位技术之一。但是目前基于智能手机的Wi-Fi和PDR定位技术在实际定位应用中,还存在一些问题需要解决。

室内外位置信息一体化管理技术

本文首先提出了室内外位置信息一体化管理框架，阐述了室内外多源位置信息融合过程，重点研究了在室内外空间位置一体化描述的基础上实现位置信息的统一空间参考；然后，针对目前位置服务中位置信息性质以及表达格式等多源性问题，提出将室外空间位置信息、室内相对位置信息以及不同传感器、不同定位方式产生的多源定位信息解析、融合再封装，提供合理统一的数据结构模型以及数据存储模型，为位置服务中位置信息管理提供关键技术支持，为上层应用提供数据基础；最后，通过原型系统对相关技术进行了验证。

室内机位置对室内热舒适影响数值模拟分析

用CFD方法数值模拟了分体式空调器室内机在室内摆放位置不同时,在相同送风温度和送风速度下,对室内温度场、速度场以及热舒适性的影响。模拟结果表明:相同送风温度和送风速度情况下,不同的室内机位置产生了不同的室内温度场、速度场;与室内布局相适宜的室内机摆放位置可以改善室内舒适度。

VAV空调系统室内温度传感器位置的影响研究

采用动态仿真软件TRNSYS和数值模拟软件FLUENT相结合的方法,研究了VAV空调系统室内温度传感器位置的设置对人员热舒适性和空调系统能耗的影响。分别选取了4个不同的传感器采样点进行仿真试验,结果表明,对于VAV系统,传感器的位置对室内的温度场和速度场的影响较大,不同的传感器位置的布置,不仅影响室内的热舒适性,而且对系统的能耗也有一定的影响。

智能手机IMU/地磁/Wi-Fi FTM融合定位问题研究

高度集成化的智能手机已是大众导航定位的必需设备,以更高的兼容性和稳健性在手机上实现高精度的室内定位是满足人们对于室内位置服务迫切需求的关键手段。面向广域复杂的室内环境,如何基于智能手机实现稳定、可靠、全域覆盖的位置估计是目前领域内的难题。Wi-Fi精细时间测量(FTM)、地磁定位和基于惯性测量单元(IMU)的行人航位推算(PDR)方法能以良好的兼容性部署在智能手机上,利用地磁的泛在性、Wi-Fi FTM的可靠性、IMU推算的连续性,优势互补可实现低成本高精度广域覆盖的智能手机室内定位。

基于空间认知的移动室内地图设计新模式

室内地图是室内位置服务的基础和信息载体,其设计会影响到地图信息的传输。当前对室内地图的研究更多侧重于地图的定位、查询等功能应用的开发,室内地图设计本身却缺乏相关指导方法。通过分析室内地图的研究现状,总结了当前室内地图设计方法存在的不足;以提高和改进室内地图的设计与表达效果为目的,通过分析室内空间的认知规律,结合移动室外地图的设计经验,总结提出了移动室内地图的设计指导原则;在上述原则指导下,提出了一种室内地图要素的分类分级方法;为了满足不同的室内认知需要,设计了三种室内地图表达模式,并对每种表达模式的要素表达方法进行了研究;以郑州中原万达商场为例,实现了上述新模式的室内地图设计。

面向移动终端的室内地图设计与表达新模式

室内地图是室内位置服务的信息载体,地图表达效果会影响到室内空间信息的传输效率。在总结和借鉴当前研究成果的基础上,以提高室内地图符号设计效果、丰富和创新室内地图表达方式为目的,研究了室内地图设计与表达的新模式。对室内地图要素分类分级方法、三维非仿真符号设计思想及其应用价值进行总结与论述;提出了面向移动终端的室内地图要素符号化整体思路,并实现了地图要素二维与三维符号化;基于符号设计成果,提出了地图综合表达与应用的新模式。

一种脚绑IMU辅助的行人室内定位定姿方法

针对低精度的室内移动测图和室内定位指纹数据库采集需求,提出了一种脚绑IMU辅助的行人室内定位定姿方法。使用零速修正和少量的坐标已知点,解算得到脚绑IMU的准确位置;将脚绑IMU的位置投影到背部,作为背部安装的定位定姿系统(POS)的位置修正信息,实现准确的位置和姿态估计。基于真实行人运动数据的仿真结果表明,该方法可行性高,且相邻2个坐标已知点的间距为50 m时能够保证亚米级的定位能力,横滚角和俯仰角差异小于0.1°,航向角差异为1°~2°。提出的行人室内POS方法具有成本低、操作便捷、精度高和不受环境影响等特点,能够有效提升室内环境下定位指纹数据采集效率以及降低动态参考值的获取成本。

基于OODA作战指挥环的室内战场环境数据服务模型构建

战场环境数据服务是战场环境保障的关键环节。以OODA作战指挥环理论为基础,针对城市作战中室内作战战场环境保障需求,构建了室内战场环境数据服务的概念模型,提出基于五元组表示室内战场环境数据服务。结合室内作战行动各个层级的OODA作战指挥环阶段,分析了室内战场环境数据服务需求,并构建了基于XML的室内战场环境数据服务逻辑语义模型,能够为面向室内作战行动的战场环境保障提供良好的理论支撑。

实时GIS室内定位系统的设计与实现

随着各类室内定位技术的发展,室内的位置服务将成为未来的趋势,同时大型室内建筑也存在着电子地图可视化功能不足的问题。为了适应这种发展变化,在保证定位精度的情况下选择较为经济的RFID技术进行定位,并结合开源的Web GIS平台按照Web三层体系架构设计实现一套实时GIS室内定位系统,能够实时地对目标对象进行有效的监控。