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全时空融合定位云平台中用户运动行为识别子系统的设计与实现

全时空融合定位云平台中用户运动行为识别子系统的设计与实现

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作者：张嘉显北京邮电大学

学位级别：硕士

当前在室外定位领域,随着全球导航卫星系统的广泛应用,其技术体系已经相当完善。但是在室内场景下,存在GPS(Global Positioning System)信号较弱的问题,因此室内定位技术不同于传统的室外定位技术,当前室内定位技术主要有蓝牙、Wi-Fi、... 详细信息

当前在室外定位领域,随着全球导航卫星系统的广泛应用,其技术体系已经相当完善。但是在室内场景下,存在GPS(Global Positioning System)信号较弱的问题,因此室内定位技术不同于传统的室外定位技术,当前室内定位技术主要有蓝牙、Wi-Fi、红外等,但是在实际应用中由于这些技术的单一性导致无法在复杂场景下实现准确定位,因此有人提出利用“云”将各类单一的定位技术融合起来,并由网络统一调配,全时空融合定位云平台就是在这样的背景下搭建的。融合定位云平台在泛在性方面得到了很大提升,可以在复杂场景中提供连续、可靠、稳定的应用服务。但是,在实际应用过程中由于室内多变的环境出现了以下亟待解决的问题:第一,用户姿态的变换所带来定位上的误差随着用户行走时间的增加不断积累,最终影响了定位效果;第二,现代商业建筑存在很多复杂和不规则的内部结构,需要楼层判定作为辅助减少空间搜索域,但是在楼层判定时对楼层的准确切换依赖当前用户的行为。为了解决上述两个问题,识别当前用户的运动行为显得非常必要。本文提出了在全时空融合定位云平台中加入用户运动行为识别子系统,目的一是在终端姿态快速变化的情况下通过判定用户当前行为辅助实现位置校准需求,从而达到改进定位精度的要求;二是通过判定用户上下楼、乘电梯、乘扶梯等行为辅助实现楼层的准确切换。本文首先介绍了用户运动行为识别子系统构建的背景,调研了相关实现技术;接着针对本系统进行了功能性及非功能性需求分析,在此基础上给出了系统的总体架构,包括功能架构、物理架构及技术架构,并针对功能模块划分、数据库、通信接口等方面进行了概要设计;同时完成了系统的详细设计并编码实现;最后完成了对系统的功能性及非功能性测试工作。本文成功完成了用户运动行为识别子系统的全部构建工作。作为全时空融合定位云平台的子系统,通过对平地步行、普通楼梯等六种运动行为模式进行实时精准的识别辅助改进了全时空融合定位云平台的定位精度并极大程度上提升了其在复杂场景下的定位效果。

关键词：定位云平台行为识别深度卷积神经网络软件工程

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