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        基于圖像信號與無線通信信號融合的 室內(nèi)定位技術(shù)分析

        2021-08-16 05:02:04趙金栓
        中國新通信 2021年11期
        關(guān)鍵詞:室內(nèi)定位技術(shù)

        趙金栓

        【摘要】? ? 隨著科技的進(jìn)步網(wǎng)絡(luò)全球化趨勢的發(fā)展,人們對于服務(wù)的要求滲入各個領(lǐng)域,定位服務(wù)就是通過科技網(wǎng)絡(luò)手段確定的位置來給人們提供一定便利需求的服務(wù)。定位服務(wù)現(xiàn)如今普遍應(yīng)用于手機(jī)當(dāng)中,但目前手機(jī)定位還存在一些問題,常見于室內(nèi),在封閉環(huán)境下定位有時有延遲現(xiàn)象不準(zhǔn)確的情況發(fā)生。據(jù)此現(xiàn)象本文建議使用融合wi-Fi無線信號和圖像數(shù)據(jù)的雙層過濾技術(shù),經(jīng)過緊密全面的計算判斷提高精準(zhǔn)度,從而改變手機(jī)在室內(nèi)等基于位置的接收定位效果。

        【關(guān)鍵詞】? ? 圖像信號? ? 無線通信信號? ? 室內(nèi)定位? ? 技術(shù)

        一、主流室內(nèi)定位方法

        1.1無線定位

        在手機(jī)中含有的一種定位方位是無線定位,其主要依借無線信號藍(lán)牙、wi-Fi等來完成位置的識別確定。還有一些不常見的定位方式如依靠基站信號、地磁等。從現(xiàn)在而言除去非智能機(jī),手機(jī)基本全部裝有wi-Fi接收器,利用wi-Fi信號來判定位置的方式更加便捷可行。但是以藍(lán)牙為基礎(chǔ)來判定位置的方式在近些年也有了技術(shù)性的突破,其低功耗的優(yōu)勢在室內(nèi)定位的應(yīng)用也廣受歡迎,其典型代表為Apple推出的iBeacon和Google推出的Eddystone。

        所有利用無線信號進(jìn)行位置判定識別的方法都大同小異,通常會在線下場地從各個方位不同角度來收集信號,結(jié)合信號的強(qiáng)弱進(jìn)行相互對比識別從而判定出位置方位。但若是在封閉環(huán)境中受到的影響就會大,得出的判斷也要有所考量。就拿wi-Fi來說,雖然其應(yīng)用范圍廣覆蓋面積大,相對應(yīng)的受到的影響也較多,在接收到的接入點(AccessPoint,AP)數(shù)量較小時,點定位效果上不佳,但在區(qū)域定位上依然可行。另一種無線信號藍(lán)牙在采集信號時所受的影響抗干擾較小,但卻受制于發(fā)射器功率,所以搜索的范圍較小,若在較大的區(qū)域中應(yīng)用必須投入眾多的數(shù)量,無形當(dāng)中增加了成本,所以不宜推廣應(yīng)用。

        1.2圖像定位

        圖像定位主要是通過現(xiàn)在和過去的圖像互相關(guān)聯(lián),識別出最為相似的部分從而起到定位服務(wù)。也就是說用實時拍攝的圖像對預(yù)先備好的數(shù)據(jù)庫中的圖像進(jìn)行比對,分析識別出突出的相像的數(shù)據(jù),以此確定相關(guān)的位置。還可依靠有特殊明顯的建筑物或標(biāo)識,以此為點也看展開定位。在空曠地段還可以依借明顯的路標(biāo)或突出顯眼的物體來達(dá)到定位。以地標(biāo)標(biāo)志物展開的定位也會受到一定的環(huán)境約束,如在室內(nèi)就會沒有優(yōu)勢,不可利用。針對室內(nèi)環(huán)境的定位問題,專家提出利用圖像指紋的方式來進(jìn)行匹配定位,其特征提取方法集中于采集圖像的尺度不變特征變換,快速魯棒等特征,并建立圖像指紋庫進(jìn)行匹配。鎖定用戶的大體位置通常取決于匹配度最高的圖像。圖像定位顯而易見要以圖像來提供判斷參考,所以要求其質(zhì)量較高,尤其在戶外環(huán)境中,不緊要注意光照等問題還需保證地點的劃分有一定的明確性。從圖像上就可以看出相關(guān)的地點內(nèi)容,但是不容易看出其坐標(biāo)位置,所以圖像定位更適于范圍定位,對于點定位存在一定的難度,因此在信息傳輸中會占用到更多的內(nèi)存,從而造成提供的信息緩慢延遲且消耗高。

        1.3多模融合室內(nèi)定位方法

        在手機(jī)應(yīng)用中單一的憑借某種定位方式來確定用戶的具體位置,都不能做到百分百的精準(zhǔn),尤其在室內(nèi)很容易產(chǎn)生偏離,若是可以將多種方式和各種數(shù)據(jù)項結(jié)合,以其長避其短,相互補(bǔ)充,那么就能保證提升室內(nèi)定位的精準(zhǔn)性。所以在文中基于手機(jī)無線信號和實時圖像相融合的室內(nèi)定位進(jìn)行了相關(guān)的分析對比,就其應(yīng)用中存在的優(yōu)劣情況展開研究。從現(xiàn)在的情況來看兩種結(jié)合的形式雙層過濾的方法普及率開始增多,其優(yōu)勢也越來越明顯。相對于單一的定位方式而言,多模融合定位法更加傾向于二者的協(xié)同互補(bǔ)能力,使一起確定出所用的位置。在對其收集的數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行計算分析時通常用到兩種方式即投票式和過濾式,文中說到的多模融合方法為前者。

        二、算法框架

        利用wi-Fi和圖像相結(jié)合的雙層過濾方法,可以有效的避免圖像相似造成的識別錯誤,同時減輕過多的識別工作量從而縮小運(yùn)算,是整個計算速度得到提升。 以前主要利用的定位方式是通過關(guān)鍵點的匹配,但是這種方式不利于整個范圍內(nèi)的判斷應(yīng)用,據(jù)此提出了對應(yīng)的解決方式,就是在利用相似度配對的基礎(chǔ)上加入距離補(bǔ)償算法,在經(jīng)過二層過濾有效的彌補(bǔ)其短缺問題,保證了定位的全面性。只利用單一的wi-Fi從點上來進(jìn)行位置判定,時常會出現(xiàn)一定的偏移,但是進(jìn)行范圍定位的精準(zhǔn)度會更高,由此可見wi-Fi在定位上更有范圍判定的優(yōu)勢。圖像的優(yōu)勢在于實現(xiàn)點定位,但是受到環(huán)境的影響也甚大,如遇到一些遮擋,其準(zhǔn)確度會有所下降。由此可見二者各有優(yōu)劣利弊,最好的方式就是發(fā)揮優(yōu)勢避開缺陷,文中建議的算法就是很好的將二者相結(jié)合通過wi-Fi范圍定位和圖像點定位進(jìn)行優(yōu)劣互補(bǔ),實現(xiàn)優(yōu)勢的最大化保證定位的全方位的精準(zhǔn)性。

        本算法可以從兩個方面節(jié)段來進(jìn)行,一方面為線上、一方面為線下,前者傾向于做相關(guān)準(zhǔn)備,后者著重于實踐操作。在準(zhǔn)備方面要在實踐的環(huán)境中設(shè)置二維平面坐標(biāo),根據(jù)需求進(jìn)行區(qū)域區(qū)分然后收集相關(guān)的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行分析判定。在實踐方面根據(jù)檢測設(shè)備實時采集的wi-Fi指紋進(jìn)行一個大概的位置確定,再結(jié)合采集到的圖像進(jìn)行關(guān)鍵點的比對,最終通過距離補(bǔ)償和SURF點相似度匹配以得到其與各個預(yù)先采集的圖像的相似度,從而將最相似的圖像對應(yīng)的采樣點坐標(biāo)作為用戶的定位坐標(biāo)。

        三、實驗

        實驗開展于某高層的一樓進(jìn)行,此處位置光照充足且沒有遮擋物,極利于進(jìn)行相關(guān)試驗測試,在此處構(gòu)件一定的坐標(biāo),并進(jìn)行wi-Fi和圖像的采樣工作。通常要在所有點處采取wi-Fi指紋,一個點需要300個,每日分三次進(jìn)行,每次采取100個。而且圖像的選取也要從多方面各個角度進(jìn)行,一般要采集50張圖像,發(fā)現(xiàn)收集到的圖像過于空曠沒有多余內(nèi)容,直接選擇了刪除。通過對wi-Fi聚類,利用elbowmethod對聚類個數(shù)進(jìn)行分析,可以獲得最佳的聚類個數(shù)。

        在本實驗中,聚類的最佳個數(shù)選定為7個。圖1展示了通過elbowmthod對和簇個數(shù)的方差差異情況。

        利用Wi-Fi定位收集找到用戶的大概范圍,在此處位置再次使用采樣的圖像從而實現(xiàn)室內(nèi)定位。實驗中,本文使用了360N4s、Mate9以及S6手機(jī)作為實驗設(shè)備,利用距離補(bǔ)償(DC)和SURF點相似度進(jìn)行了匹配測試。那么要證明距離補(bǔ)償是否能夠起到精準(zhǔn)的位置確定,在實驗中不通過其他定位的方式參與要使其單獨(dú)進(jìn)行識別判斷,以下為兩次方式:1.僅通過SuRF點特征相似度的定位;2. wi-Fi位置區(qū)間匹配與SuRF點特征相似度結(jié)合的定位。其定位匹配的正確率情況如圖2所示。

        針對那些匹配失敗的情況,將預(yù)測定和實際點進(jìn)行對比找出問題所出處,再利用SURF點特征相似匹配、wi-Fi位置區(qū)間和SURF相似度以及wi-Fi位置區(qū)間結(jié)合SURF相似度和距離補(bǔ)償?shù)那闆r下,其平均定位誤差如圖3所示。

        經(jīng)過以上的分析比較明顯的得出wi-Fi和圖像兩種相結(jié)合的雙層過濾發(fā)在室內(nèi)的定位更加的精準(zhǔn),其優(yōu)勢對于只使用SURF點相似度匹配確定位置的方式更明顯,但是利用距離補(bǔ)償輔助工作后,SURF定位的準(zhǔn)確率有所提高。由上可見,本文提出的算法在77%~82%的情況下可以精準(zhǔn)匹配,且整體上其定位誤差在O.6l~0.8lm。

        四、結(jié)束語

        綜上所述,室內(nèi)定位的應(yīng)用范圍較多,對于各個行業(yè)的影響也甚廣,如監(jiān)控、物流等部門公司也引以為重,所以提高室內(nèi)定位技術(shù)的要求也極為迫切,本文對基于圖像信號與無線通信信號融合的室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行了一定的研究分析,望借此為日后相關(guān)工作者人員有所助益。

        參? 考? 文? 獻(xiàn)

        [1]趙銳,鐘榜,朱祖禮,等.室內(nèi)定位技術(shù)及應(yīng)用綜述[J].電子科技,2014(3):154.

        [2]曹世華.室內(nèi)定位技術(shù)和系統(tǒng)的研究進(jìn)展[J].計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2013(09):1-5.

        [3]汪苑,林錦國.幾種常用室內(nèi)定位技術(shù)的探討[J].中國儀器儀表,2011(02):54-57.

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