[发明专利]一种基于无线众包数据的人员室内语义轨迹重建方法

说明书

本发明提供一种基于无线众包数据的人员室内语义轨迹重建方法，本发明方法的实现无需额外设备安装、无需额外实地量测工作、无需地图。首先通过众包数据建立POI与无线信号信息的关系数据库和无线指纹数据库，主要包括三个工作：通过模糊搜索从原始观测数据中提取有价值的无线信号信息，通过DBSCAN聚类算法对观测的无线信号和POI进行逐一配对，完成相对语义图构建。其次，在语义定位过程中，利用神经网络选择最相似的指纹点；采用一些新的相对特征和二分类方法来取代传统的特征和方法，极大地提高了分类模型的迁移能力，模型输出概率可以用来描述每个匹配结果的置信度。最后，利用语义地图对一些误匹配的结果进行修正，最终输出该场景中行人的语义轨迹。

技术领域

本发明实施例涉及人员定位与语义轨迹重建技术领域，尤其涉及一种基于无线众包数据的人员室内语义轨迹重建方法。

背景技术

疫情期间确诊人员活动轨迹调查、精准营销等等都对人员轨迹重建技术研究都有着强烈的需求。由于室外GNSS技术的日趋成熟，室外人员轨迹重建技术实施上难度不是很大，并且往往可以恢复出完整的绝对运动轨迹。相较于室外，室内恢复绝对轨迹需要更多的硬件辅助以及面临更加复杂的环境，而实际应用中“概略位置+语义信息”的组合完全可以支撑起各类应用需求。

当前室内人员轨迹重建方法大多借助各种室内定位技术确定人员的绝对位置(WiFi、蓝牙、UWB、惯导等)，在确定行人绝对位置基础上，再将相应的绝对位置同某些邻近POI关联起来，从而实现人员的语义轨迹重建。而这其中使用的各类定位技术往往需要复杂的硬件设备支持，其中还掺杂着复杂的实地安装、量测工作，同时还对有地图等各方面的需求。无论是从成本还是实际实施落地都存在极大的困难。实际应用中，GNSS或者移动基站提供的概略位置加上一些语义信息足以描述行人的语义轨迹，也足以支撑起比如流行病调查中活动轨迹重建、精准营销中基于语义轨迹的人物画像等应用，因此有必要提出一种弱依赖、低成本的语义轨迹重建方法。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于无线众包数据的人员室内语义轨迹重建方法，以实现无地图、无额外设备安装布设、无额外量测情况下的人员室内语义轨迹重建。

本发明的技术方案为：一种基于无线众包数据的人员室内语义轨迹重建方法，包括如下步骤：首先对以下符号进行定义；AP表示接入点，RSS表示信号接收强度，POI表示兴趣点，GNSS表示全球卫星导航定位系统，UWB表示超宽带；无线扫描列表内一般包括AP的名称、MAC(物理地址)和RSS(信号强度)。然后进行以下操作：

步骤1，众包数据清洗，以筛选出内含POI信息的无线扫描列表，以及辅助判断的支付信息、无线连接信息、惯性传感器信息；

步骤2，将无线信号与POI进行关联，为无线信号数据打位置标签，从而生成POI指纹库，所述POI指纹库包括扫描无线扫描列表和对应的POI名称；步骤3，根据步骤2中建立的关联指纹数据中RSS关系反推出POI间的相对位置关系，得到相对语义地图；

步骤4，构建指纹匹配模型，并通过建立的POI指纹库训练指纹匹配模型，模型输出匹配结果和该结果的置信度；

步骤5，通过步骤4中的指纹匹配模型确定行人经过的POI，并通过相对语义地图纠正误匹配。

进一步的，步骤1中众包数据清洗的具体实现方式如下；

Step11，建立定位场景下的POI列表，该列表需包含尽量多的字段；

Step12，通过模糊搜索手段，并制定的匹配规则与Step11中列表进行匹配，将众包无线数据中含有列表中相关常见POI名称信息的数据筛选出来，所述匹配规则包括中英文、大小写、缩写简称、部分字段；

Step13，对众包数据中辅助判断的信息进行保留。

进一步的，步骤2的具体实现方式如下；