[发明专利]一种基于SSD目标检测的RSSI更新的室内定位方法

说明书

本发明公开一种基于SSD目标检测的RSSI更新的室内定位方法，属于通信定位领域。在定位场地部署N个蓝牙网关，并获取其坐标；采集N个蓝牙网关对定位标签的蓝牙信号RSSI值和身份ID发送至服务器；摄像头拍摄含有定位标签的区域实时照片，并将照片和区域中的定位标签发送至服务器；根据模型d＝10supgt;(ABS(RSSI)‑A)/(10*n)/supgt;，分别计算每个蓝牙基站与定位标签的距离d；其中A指发射端和接收端相隔1米时的信号强度；n是基于SSD的目标检测给出的环境衰减因子；采用两重滤波和三点时域加权定位算法计算出定位标签的坐标；将坐标送给Web显示端，显示定位标签的位置和轨迹。

技术领域

本发明涉及通信定位技术领域，特别涉及一种基于SSD目标检测的RSSI更新的室内定位方法。

背景技术

蓝牙信号强度RSSI值(Received Signal Strength Indication，接收信号强度指示)非常容易受到干扰，尤其是复杂的室内环境，比如各种物品遮挡、墙体等的多径干扰和走动的人群，都会使所计算的距离与实际距离值产生极大的偏差。

一般基于RSSI的测距算法往往是事先测量发射端和接收端相隔1米时的信号强度得到参数A，预先设置好不同测量点通过RSSI与距离的数值拟合曲线得到参数n。而这种做法在环境不变的情况下所计算的距离和实际距离误差不大，但一旦环境产生变化，误差将会迅速增大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于SSD目标检测的RSSI更新的室内定位方法，以解决背景技术中的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于SSD目标检测的RSSI更新的室内定位方法，包括：

在定位场地部署N个蓝牙网关，并获取其坐标；

采集N个蓝牙网关对定位标签的蓝牙信号RSSI值和身份ID发送至服务器；

摄像头拍摄含有定位标签的区域实时照片，并将照片和区域中的定位标签发送至服务器；

根据测距模型d＝10^{(ABS(RSSI)-A)/(10*n)}，分别计算每个蓝牙基站与定位标签的距离d；其中A指发射端和接收端相隔1米时的信号强度；n是基于SSD的目标检测给出的环境衰减因子；

采用两重滤波和三点时域加权定位算法计算出定位标签的坐标；

将坐标送给Web显示端，显示定位标签的位置和轨迹。

可选的，基于SSD的目标检测给出环境衰减因子具体为：基于深度学习的SSD目标检测算法，对不同的环境进行检测从而设置不同的环境衰减因子n，包括：

采用InteriorNet的室内场景数据集，针对此数据集，增加环境衰减因子标签；

将检测数据集划分为三个部分：训练集、测试集和验证集；

搭建Tensorflow深度学习框架进行SSD室内场景检测模型的训练与测试；

SSD的损失函数L(x,c,l,g)定义为预测位置误差L_loc与类别置信度误差L_conf的加权和：

其中，N为匹配的默认框个数，x为匹配的默认框是否属于某个类别，l为预测框，g为真实目标框，c为被默认框包围的目标属于某类别的置信度，α代表权重项，设置为1；

预测位置损失函数L_loc(x,l,g)的计算方式如式(1.2)和式(1.3)所示：