[发明专利]基于群智感知的室内平面图生成方法、服务器及系统

权利要求书

1.一种基于群智感知的室内平面图生成方法，其特征在于，包括：

获取移动智能终端内部的惯性传感器采样收集的用户数据；

对所述用户数据进行分析，获取所述用户移动的距离及方向，生成所述用户的运动轨迹；

根据预设的特征向量表，对所述用户数据进行处理和分析，识别所述用户的运动轨迹中的与所述特征向量表中特定行为对应的特征点，并将所述特征点映射到所述用户的运动轨迹上的具体位置，得到标注了所述特征点的所述用户的运动轨迹；

采用三角形匹配的轨迹融合算法，将所述标注了所述特征点的所述用户的运动轨迹进行融合，生成室内平面图；

其中，所述移动智能终端内部的惯性传感器采样收集的用户数据，包括：加速度计采样收集的加速度数据、陀螺仪采样收集的角速度数据和罗盘采样收集的方向数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户数据进行分析，获取所述用户移动的距离及方向，生成所述用户的运动轨迹，包括：

对所述用户数据进行分析，采用步长检测的方法获取所述用户移动的距离及方向，生成所述用户的运动轨迹。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的特征向量表，对所述用户数据进行处理和分析，识别所述用户的运动轨迹中的与所述特征向量表中特定行为对应的特征点，并将所述特征点映射到所述用户的运动轨迹上的具体位置，得到标注了所述特征点的所述用户的运动轨迹，包括：

对所述用户数据进行噪声过滤；

根据预设的特征向量表中特定行为的持续时间，采用滑动窗口方式将噪声过滤后的所述用户数据进行分段，获取与预设的特征向量表中特定行为对应的特征点片段；

根据预设的特征向量表，将所述与预设的特征向量表中特定行为对应的特征点片段进行分类，每一分类的类别对应所述特征向量表中的类别；

根据时间戳的对应关系，将分类后的特征点片段的特定行为的特征点映射到所述用户的运动轨迹上的具体位置，得到标注了所述特征点的所述用户的运动轨迹。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述用户数据进行噪声过滤，包括：

使用低通滤波器对所述用户数据进行噪声过滤，过滤掉高频噪声并使信号平滑；

和/或，

在所述对所述用户数据进行噪声过滤之前，还包括：

对所述用户数据进行数据过滤，过滤所述用户数据中除加速度数据的z轴方向及角速度数据的x和z轴方向的其他维度的数据；

相应地，所述对所述用户数据进行噪声过滤，具体为：

对数据过滤后的所述用户数据进行噪声过滤。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设的特征向量表，将所述与预设的特征向量表中特定行为对应的特征点片段进行分类，包括：

使用基于预设的特征向量表的支持向量机，将所述与预设的特征向量表中特定行为对应的特征点片段进行分类，每一分类的类别对应所述特征向量表中的类别。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用三角形匹配的轨迹融合算法，将所述标注了所述特征点的所述用户的运动轨迹进行融合，生成室内平面图，包括：

将所述标注了所述特征点的所述用户的运动轨迹进行过滤，获取能生成三角形的轨迹，构造三角形轨迹集合和过滤后的非三角形轨迹集合；

根据预设的匹配规则，将所述三角形轨迹集合进行分类；

根据预设的优先级规则，获取一个三角形类，将所有包含所述三角形类的轨迹以所述三角形类为基准进行融合，循环本步骤，直到所有三角形的轨迹均已融合或所有三角形类使用完毕；

在轨迹融合结果为多个集合时，在所述过滤后的非三角形轨迹集合中获取可靠的轨迹，将作为轨迹融合结果的多个集合进行合并；

在所述可靠的轨迹不存在时，确定室内环境并非一个连通图，存在独立空间。