[发明专利]基于深度学习的移动设备定位及追踪系统及其使用方法在审
| 申请号： | 201710042506.2 | 申请日： | 2017-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN108616812A | 公开（公告）日： | 2018-10-02 |
| 发明（设计）人： | 路松峰 | 申请（专利权）人： | 武汉金石猫眼科技有限公司 |
| 主分类号： | H04W4/029 | 分类号： | H04W4/029;H04W4/021;H04W4/33;G01S5/10;G01S5/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖新技术*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供移动设备定位及跟踪系统及其使用方法，包括：硬件设备，分为服务器、应用客户端和移动设备探测客户端；数据采集模块，用来采集移动设备的属性信息；通信模块，服务器和客户端进行信息传送；移动设备定位模型生成模块，利用机器学习和深度学习及WIFI信号来获取在有障碍物情况下的移动设备定位模型；移动设备移动轨迹模型生成模块，通过用户分类、场景分类和路线信息，利用深度学习方法获得移动设备移动轨迹预测模型；移动设备定位和追踪模块，利用定位模型和轨迹模型对移动设备进行定位和移动行为预测；异常轨迹预警模块。本发明把深度学习和WIFI技术进行了有机结合，可提供对移动设备的精准定位，能预测移动设备的移动轨迹，并可进行追踪。 | ||
| 搜索关键词： | 移动设备 移动设备定位 移动轨迹 模型生成模块 服务器 数据采集模块 学习 探测客户端 应用客户端 场景分类 定位模型 跟踪系统 轨迹模型 机器学习 精准定位 路线信息 属性信息 通信模块 信息传送 移动行为 异常轨迹 硬件设备 用户分类 有机结合 预测模型 预警模块 追踪模块 追踪系统 客户端 障碍物 预测 采集 追踪 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的移动设备定位和追踪系统及其使用方法,其特征在于：1.1系统由服务器、应用客户端和探测客户端组成，应用客户端和探测客户端通过局域网或者互联网与服务器通信，探测客户端包括两块网卡，一块与服务器通信，另一块用来进行移动设备检测；1.2系统包括移动设备定位模型生成模块；1.3系统包括数据采集模块；1.4系统包括数据通信模块；1.5系统包括移动设备的移动轨迹模型生成模块；1.6系统包括移动设备定位与追踪模块；1.7系统包括异常设备预警模块。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉金石猫眼科技有限公司，未经武汉金石猫眼科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710042506.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
