[发明专利]结合深度视频分析的WiFi目标定位方法

说明书

一种结合深度视频分析的WiFi目标定位方法。其包括构建结合深度视频分析的WiFi目标定位系统；获得人体运动轨迹点集合；获得移动终端设备运动轨迹点集合；形成轨迹曲线；输出人体运动轨迹和移动终端设备运动轨迹的匹配结果等步骤。本发明是将深度摄像头应用在WiFi定位领域，通过对深度摄像头和WiFi探针所探测到的多个目标的移动轨迹进行动态分析，确定待检测场景中目标与MAC地址的对应关系，进而得到每个WiFi目标的实际位置坐标。定位过程中并非直接使用RSSI信号值计算静态距离，而是利用了深度摄像头的位置探测功能，因而可以减小定位误差。

技术领域

本发明属于计算机视觉和无线网络室内定位技术领域，特别是涉及一种结合深度视频分析的WiFi目标定位方法。

背景技术

随着移动设备(如手机、平板电脑、可穿戴设备等)种类和数量的激增以及无线网络技术的快速发展，基于位置识别的服务(Location Based Services，LBS)和应用在日常生活工作及科学研究中起到了越来越重要的作用。艾瑞咨询分析中国位置签到服务市场发现2016年位置签到服务用户规模达到5.2亿人，并且还在以每年11％的速度增长。现在的人员密集型场合如大学校园、机场、博物馆、住宅区、大型商场等为方便人们无时无刻的上网需求都已经覆盖了WiFi热点。正由于WiFi基础设施的覆盖较广，使得基于WiFi的定位成了自然的选择和研究的热点。

目前，WiFi目标定位的方法主要分为两类：(1)三边测量定位。该类方法很大程度上依赖于确知的AP位置信息及准确的信号传输损耗模型，然而，现实生活中，由于环境复杂多变，影响信号传输的因素很多，建立一个准确的、符合实际情况的损耗模型存在着很大的困难。(2)位置指纹定位。目前实现算法可以分为两类：基本位置指纹定位算法和最大似然估计算法。其中基本指纹定位算法又分为很多小类。由于采用的算法不同，该类方法的定位精度往往差别较大。

李桢，黄劲松[基于RSSI抗差滤波的WiFi定位[J].武汉大学学报信息科学版，2016，41(3):361-366.]通过对RSSI信号进行抗差卡尔曼滤波来估计信号强度，达到了信号平滑的目的，为WiFi定位精度提供了保障，提高了定位精度。但缺点是只是静态的在一定程度上提高了单点定位精度，仍无法满足更高的定位需求。中国发明专利第2013100770115号中公开了一种WiFi定位方法，在该方法中，AP通过广播的SSID里携带的OID、三维位置和标准信号强度信息来告诉终端AP的位置；终端通过对SSID解码得到三维位置、标准信号强度，结合测量到的该AP的RSSI来确定与该AP的距离；通过SSID和信号强度来确定WiFi目标终端位置。虽然该方法可以通过解码得到AP的位置，但是确定AP和终端之间距离还是通过RSSI值计算所得。而且由于同一设备同一短时间段获取的RSSI值具有较大的波动，因此在没有对RSSI值进行预处理的前提下直接用于计算距离存在着较大的误差。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种结合深度视频分析的WiFi目标定位方法。

为了达到上述目的，本发明提供的结合深度视频分析的WiFi目标定位方法包括按顺序进行的下列步骤：

1)构建结合深度视频分析的WiFi目标定位系统，该系统包括Kinect深度摄像头、多个WiFi探针和计算机；其中Kinect深度摄像头和多个WiFi探针均设置在待检测场景的边缘；计算机利用数据线与Kinect深度摄像头和WiFi探针相连接；

2)利用Kinect深度摄像头获取待检测场景中作为视频运动目标的人体深度图像，再把人体简化为一个质点，用一个骨骼点来代替，并记录下骨骼点在待检测场景中的运动轨迹，进而获得人体运动轨迹点集合；