[发明专利]定位方法、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：

接收定位请求，所述定位请求包括当前位置对应的第一指纹信息，所述第一指纹信息包括在所述当前位置扫描到的无线访问接入点AP的标识和信号强度；

根据预先确定的不同网格的第二指纹信息确定所述第一指纹信息对应的中心点，其中，所述网格为预先划分的地理区域；

根据所述中心点确定多个输入网格；

根据各输入网格对应的特征信息确定多个特征图，所述特征图的各像素的值对应于所述各输入网格的特征信息，其中，至少一种特征信息与所述第一指纹信息相关；

将所述多个特征图输入至预先训练的卷积神经网络模型执行回归任务以获取定位信息。

2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，根据预先确定的不同网格的第二指纹信息确定所述第一指纹信息对应的中心点包括：

计算所述第一指纹信息与各所述第二指纹信息的相似度；

根据各相似度大小对各网格进行排序；

根据相似度排序结果获取至少一个相似网格；

根据所述至少一个相似网格的位置信息确定所述中心点。

3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，根据所述至少一个相似网格的位置确定所述中心点包括：

计算所述至少一个相似网格的位置坐标的中位数或平均值；

将所述中位数或平均值确定为所述中心点的位置坐标。

4.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，将所述多个特征图输入至预先训练的卷积神经网络模型以获取定位信息包括：

将所述多个特征图输入至所述卷积神经网络模型进行特征处理，输出位置偏移，所述位置偏移为所述定位信息相对于所述中心点位置的偏移；

根据所述位置偏移和所述中心点位置获取所述定位信息。

5.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述特征信息包括各所述输入网格接收到的信号强度与所述定位请求中的信号强度的匹配概率。

6.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述特征信息还包括各输入网格的热度信息、地理信息、各网格中扫描到最小信号强度、各网格中扫描到最大信号强度中的至少一项；

其中，所述热度信息用于表征对应的输入网格的可到达状态和预定时间段的到达次数。

7.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据置信度网络模型获取所述定位信息的置信度。

8.根据权利要求7所述的定位方法，其特征在于，根据置信度网络模型获取所述定位信息的置信度包括：

计算各所述特征图中的非空特征像素占比；

将所述非空特征像素占比输入至所述置信度网络模型以确定所述定位信息的置信度。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的定位方法，其特征在于，所述特征信息还包括各所述输入网格与主基站的通信关系、与所述主基站相邻的多个基站的信号强度匹配概率之和、各所述输入网格到前基站的中心的距离、各所述输入网格与所述前基站的通信关系以及前基站的热度信息之和中的至少一项；

其中，所述主基站为所述定位请求对应的终端当前所连接的基站，所述前基站为所述终端在连接所述主基站之前连接的基站。