[发明专利]一种区域轮廓提取方法及装置

权利要求书

1.一种区域轮廓提取方法，其特征在于，包括：

根据获取到的若干WiFi指纹样本的位置信息，对所述若干WiFi指纹样本进行聚类分析，以获得若干聚类簇；

从所述若干聚类簇中确定出包含WiFi指纹样本数量最多的最大聚类簇，所述最大聚类簇包含的WiFi指纹样本数量大于二；

将所述最大聚类簇包含的WiFi指纹样本映射到二维坐标系中；根据映射结果，从所述最大聚类簇包含的WiFi指纹样本中确定出纵坐标最小的WiFi指纹样本作为原点样本；计算所述最大聚类簇包含的WiFi指纹样本中除去所述原点样本之外的各个其它WiFi指纹样本相对于所述原点样本的幅角值；根据所述幅角值的大小顺序对所述各个其它WiFi指纹样本进行排序；按照排序结果，采用寻找凸包算法计算获得所述最大聚类簇的簇包络点，以确定所述各个其它WiFi指纹样本中的若干目标WiFi指纹样本，所述目标WiFi指纹样本为所述最大聚类簇的簇包络点；将所述若干目标WiFi指纹样本与所述原点样本作为目标区域的边缘点；

根据所述目标区域的边缘点，获得目标区域轮廓。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的若干WiFi指纹样本的位置信息，对所述若干WiFi指纹样本进行聚类分析，以获得若干聚类簇之前，所述方法还包括：

接收终端设备测得的若干WiFi接入点的信号强度；

根据所述信号强度，确定每一所述WiFi接入点的位置信息，所述位置信息对应有一个WiFi指纹样本。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的若干WiFi指纹样本的位置信息，对所述若干WiFi指纹样本进行聚类分析，以获得若干聚类簇，包括：

根据获取到的若干WiFi指纹样本的位置信息，从所述若干WiFi指纹样本中确定出若干核心对象样本，其中，每一所述核心对象样本的第一距离阈值邻域内均包括大于或等于指定数量的密度直达样本，所述密度直达样本与该核心对象样本的距离小于第一距离阈值，所述密度直达样本为所述若干WiFi指纹样本中除去该核心对象样本的任一WiFi指纹样本；

依次判断每一所述核心对象样本的第一距离阈值邻域内所包括的每一密度直达样本是否为核心对象样本；

若每一所述核心对象样本的第一距离阈值邻域内所包括的每一密度直达样本均不是核心对象样本，根据每一所述核心对象样本及其第一距离阈值邻域内所包括的密度直达样本组成聚类簇，以获得若干聚类簇；

若任一所述核心对象样本的第一距离阈值邻域内所包括的任一密度直达样本为核心对象样本，获取与该任一密度直达样本的距离小于第二距离阈值的若干密度相连样本，所述密度相连样本为所述若干WiFi指纹样本中除去该任一核心对象样本及其第一距离阈值邻域内所包括的密度直达样本的任一WiFi指纹样本；根据所述若干密度相连样本、该任一核心对象样本及其第一距离阈值邻域内所包括的密度直达样本组成聚类簇，以获得若干聚类簇。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述幅角值的大小顺序对所述各个其它WiFi指纹样本进行排序之前，所述方法还包括：

判断所述各个WiFi指纹样本的所述幅角值是否各不相同；

若各不相同，执行所述根据所述幅角值的大小顺序对所述各个其它WiFi指纹样本进行排序的步骤。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若不是各不相同，获取所述幅角值相同的若干其它WiFi指纹样本子集，以及获取每一所述其它WiFi指纹样本子集中所包括的每一其它WiFi指纹样本与所述原点样本的距离；根据所述距离的大小顺序以及所述幅角值的大小顺序，对所述各个其它WiFi指纹样本进行排序。