[发明专利]一种群智感知的多源信息融合室内定位方法及系统

权利要求书

1.一种群智感知的多源信息融合室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于群体感知构建指纹识别数据库；

将采集到的地磁、WiFi和视觉图像信息进行融合并基于构建的所述指纹识别数据库对目标位置进行定位，其中在对目标位置进行定位中使用基于图像的小区域确定算法IBSM和分段结构自适应算法SSAC来估计和自适应地校准目标位置；

所述图像的小区域确定算法IBSM包括：在Wimage系统中，每个采样图像对应于在创建图像指纹时确定的指定区域，每个采样图像P对应于坐标范围[X,Y]，其中X表示[x,x']的范围，并且Y表示[y,y']的范围，图片匹配基于改进的SIFT特征，如果两个相似的图像P₀和P₁满足公式的阈值范围，min{Dis}为最近的欧几里德距离，SecMin{Dis}为次最近邻欧几里德距离，T_Dis表示阈值，那么目标的子区域将被快速锁定在与成功匹配的候选图像P₁相对应的范围[X₁,Y₁]中；

所述分段结构自适应算法SSAC包括：在Wimage系统中，同步获取WiFi和地磁的指纹数据，采用动态轨迹收集构建地磁指纹库，地磁数据被认为是多个序列段，且不同用户的步行速度不同，在相同路径收集的地磁波形状是相似的，而动态时间规整算法动态匹配两个相似波形的点，在目标跟踪阶段，动态时间规整算法将地磁强度序列视为连续波形，并在数据库中找到匹配点，假设指纹库中的地磁路径序列是：Z＝{z₁,z₂,...z_m}，需要匹配的路径序列是：X＝{x₁,x₂,...x_n}，Z和X需要延伸或缩短以在形状上对齐，规划路径W表示映射关系：

W＝{w₁,w₂,w₃...w_k}

其中max{m,n}≤k≤m+n，并且w₁＝(z₁,x₁)，w_k＝(z_m,x_n)，最低成本路径是：

根据动态规划，最小成本路径表示为：

D(Z,X)＝dist(z_i,x_j)+min[D(z_i-1,x_j),D(z_i,x_j-1),D(z_i-1,x_j-1)]

最小成本路径是两个路径序列相似性的测量标准，在评估在线阶段获得的地磁序列与指纹识别中的地磁序列之间的相似性之后，确定两个序列的匹配。

2.根据权利要求1所述的群智感知的多源信息融合室内定位方法，其特征在于，所述基于群体感知构建指纹识别数据库包括：构建图像指纹识别并使用动态轨迹收集方法构建指纹识别数据库，所述指纹识别数据库包含地磁强度和WiFi的RSS值。

3.根据权利要求2所述的群智感知的多源信息融合室内定位方法，其特征在于，所述基于群体感知构建指纹识别数据库包括：

特征区域的视觉图像的建立：构建图像数据库并将每个图像与相关位置进行链接；目标试图自我校准时搜索视觉信息并将其与图像数据库进行匹配；

WiFi和地磁动态指纹库的建立：采用动态轨迹收集来构建WiFi的RSS和地磁强度数据库，用户将智能手机沿着预定的无障碍路径在室内行走并上传数据，其中每个位置WiFi的RSS数据和地磁强度是同步获取的；在构建整个室内的数据收集之后，形成室内动态路径图。