[发明专利]经由无监督域自适应的基于WiFi的室内定位的系统和方法

权利要求书

1.一种由包括具有WiFi收发器和基于神经网络的AI模型的电子装置的系统进行位置确定的方法，所述方法包括：

经由所述WiFi收发器接收与第一人和第一环境相关联的第一指纹，其中所述第一人不是所述系统的注册用户；

使用所述基于神经网络的AI模型的共享特征提取层，基于对所述第一指纹进行操作，获得第一特征数据组；

使用所述基于神经网络的AI模型的重构层，基于来自所述共享特征提取层的所述第一特征数据组，确定与所述第一人和所述第一指纹相关联的重构损失；

当所述重构损失等于或低于阈值时：

使用所述基于神经网络的AI模型的分类层，基于来自所述共享特征提取层的所述第一特征数据组，对所述第一指纹进行分类，

以获得所述第一人的第一估计位置标记，以及

通过可视或可听装置输出所述第一人的所述第一估计位置标记的指示符；

当所述重构损失高于所述阈值时，执行所述第一人的注册。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，注册包括：

经由所述系统的用户接口获得所述第一人的标识符；

经由所述用户接口获得所述第一人的地面真实位置标记；以及

经由所述WiFi收发器获得与所述地面真实位置标记相关联的第二指纹；以及

基于所述第一估计位置标记或所述地面真实位置标记提供应用输出。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括基于与所述第一环境和作为所述系统的第一注册用户的第二人相关联的第三指纹，训练所述系统的权重，以获得更新的权重。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，训练权重包括：

所述系统接收与所述第一环境和所述第二人相关联的第三指纹；

扩充所述第三指纹以形成第一扩充指纹；以及

基于所述第一扩充指纹更新所述系统的权重。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，确定重构损失包括：

通过所述WiFi收发器接收所述第一指纹；

基于所更新的权重，使用所述共享特征提取层，确定所述第一特征数据组；

基于所述第一特征数据组，确定所述第一人的第一重构指纹；以及

基于所述第一指纹和所述第一重构指纹，确定所述第一重构指纹的所述重构损失。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述应用输出包括以下至少一个：所述电子装置基于识别出房间为空而自动关闭；由所述电子装置将声音波束形成至所述第一人的所述第一估计位置标记；所述电子装置根据所述第一人的所述第一估计位置标记，倾斜所述电子装置的显示屏；基于所述第一人的所述第一估计位置标记，向所述第一人更新扩充现实呈现；以及基于所述第一人的所述第一估计位置标记，向所述第一人的个人电子装置提供广告。

7.一种由电子装置执行的方法，其中，所述电子装置包括基于神经网络的AI模型，所述方法包括：

基于重构损失和聚类损失，联合训练所述基于神经网络的AI模型的特征提取层、重构层和分类层，其中，所述重构层配置为提供所述重构损失，所述分类层配置为提供所述聚类损失；

对指纹进行处理，得到扩充的指纹；

关于所述扩充的指纹操作所述特征提取层，以生成编码；

利用所述分类层对所述编码进行分类，以得到估计的位置标记；以及

基于所述估计的位置标记提供应用输出。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述应用程序输出包括以下至少一个：所述电子装置基于识别出房间为空而自动关闭；由所述电子装置将声音波束形成至所述估计的位置标记；由所述电子装置根据所述估计的位置标记倾斜所述电子装置的显示屏；基于所述估计的位置标记对人更新扩充现实呈现；以及基于所述估计的位置标记为人的个人电子装置提供广告。