[发明专利]定位寻物方法及系统

权利要求书

1.一种定位寻物方法，其特征在于，包括：

客户端接收用户的定位寻物请求，将定位寻物请求发送至定位服务器；

多个定位校准基站将实时监测的5G定位信号和定位校准基站固定位置数据提供给所述定位服务器；所述定位校准基站设置在待定位室外区域的预设位置；

定位服务器在判断所述定位寻物请求为室内定位请求时，根据智能标签的蓝牙信号确定智能标签的位置信息；在判断所述定位寻物请求为室外定位请求时，根据实时监测的5G信号和定位校准基站固定位置数据，以及预先训练生成的室外定位校准模型，确定定位偏移量；根据所述定位偏移量得到智能标签的位置信息；根据智能标签的位置信息确定待寻物品的位置信息，将待寻物品的位置信息反馈至所述客户端；所述智能标签设置在待寻物品上，所述智能标签包括用于接收蓝牙信号的蓝牙标签和用于接收5G定位信号的5G信号卡；所述室外定位校准模型为基于深度学习的模型，通过各地定位校准基站接收的运营商定位数据和实际已知基站位置数据进行训练，获取的CNN卷积神经网络校准模型；

客户端接收并显示根据定位寻物请求反馈的待寻物品的位置信息。

2.如权利要求1所述的定位寻物方法，其特征在于，定位服务器在判断所述定位寻物请求为室内定位请求时，根据智能标签的蓝牙信号确定智能标签的位置信息，包括：在判断所述定位寻物请求为室内定位请求时，根据所述蓝牙信号，以及预先建立的室内定位模型，确定智能标签的位置信息；所述室内定位模型为：基于深度学习的三角定位法，根据多个蓝牙标签采集的信号数据，将信号数据与其对应的位置信息进行绑定打标，作为室内定位模型训练的输入数据预先训练生成。

3.如权利要求1所述的定位寻物方法，其特征在于，客户端接收并显示根据定位寻物请求反馈的待寻物品的位置信息，包括：客户端利用增强现实AR技术展示待寻物品位置信息。

4.如权利要求1所述的定位寻物方法，其特征在于，还包括：定位服务器根据用户标识信息及当前时间信息，以及预先建立的用户行为习惯模型，确定待寻物品的位置信息。

5.如权利要求1所述的定位寻物方法，其特征在于，还包括：在检测到智能标签的预设距离以内存在其他匹配的智能标签时，智能标签网络间通过低功耗模式的蓝牙通信方式。

6.如权利要求1所述的定位寻物方法，其特征在于，所述定位服务器采用分布式微服务架构。

7.一种定位寻物系统，其特征在于，包括：

智能标签，设置在待寻物品上；所述智能标签包括用于接收蓝牙信号的蓝牙标签和用于接收5G定位信号的5G信号卡；

客户端，用于接收用户的定位寻物请求，将定位寻物请求发送至定位服务器；接收并显示根据定位寻物请求反馈的待寻物品的位置信息；

多个定位校准基站，用于将实时监测的5G定位信号和定位校准基站固定位置数据提供给所述定位服务器；所述定位校准基站设置在待定位室外区域的预设位置；

定位服务器，用于在判断所述定位寻物请求为室内定位请求时，根据所述蓝牙信号确定智能标签的位置信息；在判断所述定位寻物请求为室外定位请求时，根据实时监测的5G信号和定位校准基站固定位置数据，以及预先训练生成的室外定位校准模型，确定定位偏移量；根据所述定位偏移量得到智能标签的位置信息；根据所述智能标签的位置信息确定待寻物品的位置信息，将待寻物品的位置信息反馈至所述客户端；所述室外定位校准模型为基于深度学习的模型，通过各地定位校准基站接收的运营商定位数据和实际已知基站位置数据进行训练，获取的CNN卷积神经网络校准模型。

8.如权利要求7所述的定位寻物系统，其特征在于，所述定位服务器具体用于在判断所述定位寻物请求为室内定位请求时，根据所述蓝牙信号，以及预先建立的室内定位模型，确定智能标签的位置信息；所述室内定位模型为：基于深度学习的三角定位法，根据多个蓝牙标签采集的信号数据，将信号数据与其对应的位置信息进行绑定打标，作为室内定位模型训练的输入数据预先训练生成。