【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及電子標(biāo)簽，具體為一種基于超高頻rfid電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、當(dāng)前的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)可以在室外環(huán)境下為人們提供準(zhǔn)備的位置信息，極大方便了人們的出行。但是在室內(nèi)環(huán)境中，建筑物的遮擋以及室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性導(dǎo)致的非視距傳播及多徑效應(yīng)使以衛(wèi)星導(dǎo)航為基礎(chǔ)的人員定位技術(shù)受到了極大限制。
2、目前，rfid技術(shù)已廣泛應(yīng)用于室內(nèi)定位。在進(jìn)行rfid標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位時(shí)，主要依賴于信號(hào)強(qiáng)度(rssi)與距離之間的非線性映射模型。rssi定位技術(shù)的基本原理是射頻信號(hào)的衰減量與距離的平方成反比關(guān)系，通過(guò)測(cè)量接收信號(hào)的功率強(qiáng)度來(lái)推算信號(hào)傳輸?shù)木嚯x。然而，由于環(huán)境中可能存在的干擾，這種映射關(guān)系會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)。因此，研究如何量化rssi與距離之間的關(guān)系，成為解決rfid標(biāo)簽定位技術(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題之一。
3、伴隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)成為大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的一項(xiàng)新興技術(shù)，是一個(gè)能夠?qū)W習(xí)rssi與距離之間關(guān)系的有效工具。但是，在現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)對(duì)基于rfid標(biāo)簽的室內(nèi)定位中仍存在一些缺陷，如專利公開(kāi)號(hào)cn111537952b的中國(guó)專利提出一種基于深度學(xué)習(xí)的rfid室內(nèi)三維定位方案，該方案結(jié)合相對(duì)定位與絕對(duì)定位，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)特征，實(shí)現(xiàn)較好的rfid三維室內(nèi)定位效果，定位模型穩(wěn)定可靠，能夠應(yīng)用在實(shí)際生活場(chǎng)景中。如專利公開(kāi)號(hào)cn114710831b的中國(guó)專利提出一種基于深度學(xué)習(xí)的rfid標(biāo)簽定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)構(gòu)建rss/pdoa聯(lián)合指紋數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使其具有良好的分類效果，以實(shí)現(xiàn)室內(nèi)較高
4、以上這些現(xiàn)有技術(shù)對(duì)于輸入指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行單一濾波操作，造成rfid標(biāo)簽?zāi)Ｐ驮诿鎸?duì)復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性較差；同時(shí)，這些技術(shù)沒(méi)有結(jié)合視覺(jué)信息來(lái)提高rfid標(biāo)簽?zāi)Ｐ偷亩ㄎ痪取?/p>
5、為此，提出一種基于超高頻rfid電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法及系統(tǒng)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于超高頻rfid電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法及系統(tǒng)。首先，獲得所有參考移動(dòng)標(biāo)簽的指紋數(shù)據(jù)；其次，對(duì)采集到的指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，使用小波變換融合技術(shù)對(duì)均值濾波后的第一指紋數(shù)據(jù)和殘差高斯濾波后的第二指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，有效提高了模型對(duì)復(fù)雜信號(hào)環(huán)境下的魯棒性；然后，提出了一個(gè)基于深度信息特征嵌入的位置預(yù)測(cè)模型，該模型使用深度信息引導(dǎo)的方案可以準(zhǔn)確得到移動(dòng)標(biāo)簽的位置信息；最后，提出了一個(gè)混合定位誤差用于訓(xùn)練位置預(yù)測(cè)模型，該誤差通過(guò)加權(quán)計(jì)算指紋特征差值和預(yù)測(cè)位置差值，有效提高位置預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
3、一種基于超高頻rfid電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，包括：
4、獲得所有參考移動(dòng)標(biāo)簽的指紋數(shù)據(jù)；
5、預(yù)處理所述指紋數(shù)據(jù)，得到預(yù)處理指紋數(shù)據(jù)；其中，所述預(yù)處理包括融合濾波和歸一化；
6、將視覺(jué)攝像頭獲得的圖像數(shù)據(jù)分別輸入至定位算法、深度預(yù)測(cè)模型和目標(biāo)檢測(cè)模型，得到位姿信息、深度信息以及類別和位置信息；其中，所述深度預(yù)測(cè)模型和所述目標(biāo)檢測(cè)模型是預(yù)訓(xùn)練后的模型；
7、整合所述位姿信息、所述深度信息以及所述類別信息，得到第一位置坐標(biāo)；
8、構(gòu)建基于深度信息特征嵌入的位置預(yù)測(cè)模型，將所述預(yù)處理指紋數(shù)據(jù)輸入至所述位置預(yù)測(cè)模型，得到第二位置坐標(biāo)；
9、根據(jù)所述第一位置坐標(biāo)和所述第二位置坐標(biāo)計(jì)算得到的混合定位誤差，優(yōu)化所述位置預(yù)測(cè)模型，得到最終位置預(yù)測(cè)模型；
10、將待定位的移動(dòng)標(biāo)簽的指紋數(shù)據(jù)輸入至所述最終位置預(yù)測(cè)模型，得到所述移動(dòng)標(biāo)簽的位置坐標(biāo)。
11、進(jìn)一步地，獲得所有參考移動(dòng)標(biāo)簽的指紋數(shù)據(jù)；
12、進(jìn)一步地，預(yù)處理所述指紋數(shù)據(jù)，得到預(yù)處理指紋數(shù)據(jù)；其中，所述預(yù)處理包括融合濾波和歸一化；其中，所述預(yù)處理過(guò)程包括：獲得所述參考定位點(diǎn)的指紋數(shù)據(jù)；使用融合濾波處理所述指紋數(shù)據(jù)，得到濾波指紋數(shù)據(jù)；使用歸一化處理所述濾波指紋數(shù)據(jù)，得到所述預(yù)處理指紋數(shù)據(jù)；
13、其中，所述融合濾波的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
14、使用均值濾波處理所述指紋數(shù)據(jù)，得到第一指紋數(shù)據(jù)；
15、進(jìn)一步地，使用殘差高斯濾波處理所述指紋數(shù)據(jù)，得到第二指紋數(shù)據(jù)；
16、進(jìn)一步地，使用小波變換融合技術(shù)對(duì)所述第一指紋數(shù)據(jù)和所述第二指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到所述濾波指紋數(shù)據(jù)；
17、其中，所述融合的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
18、使用小波變換分別對(duì)所述第一指紋數(shù)據(jù)和所述第二指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到了兩個(gè)指紋數(shù)據(jù)的高頻分量和低頻分量；
19、將兩個(gè)指紋數(shù)據(jù)的所述高頻分量和所述低頻分量的平均值進(jìn)行融合；
20、對(duì)融合后的指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行小波逆變換重構(gòu)，得到所述濾波指紋數(shù)據(jù)。
21、進(jìn)一步地，將視覺(jué)攝像頭獲得的圖像數(shù)據(jù)分別輸入至定位算法、深度預(yù)測(cè)模型和目標(biāo)檢測(cè)模型，得到位姿信息、深度信息以及類別和位置信息；其中，所述深度預(yù)測(cè)模型和所述目標(biāo)檢測(cè)模型是預(yù)訓(xùn)練后的模型；
22、進(jìn)一步地，整合所述位姿信息、所述深度信息以及所述類別信息，得到第一位置坐標(biāo)；
23、進(jìn)一步地，構(gòu)建基于深度信息特征嵌入的位置預(yù)測(cè)模型，將所述預(yù)處理指紋數(shù)據(jù)輸入至所述位置預(yù)測(cè)模型，得到第二位置坐標(biāo)；
24、其中，所述基于深度信息特征嵌入的位置預(yù)測(cè)模型的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
25、卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)應(yīng)用卷積層進(jìn)行特征提取，得到初始特征圖；
26、進(jìn)一步地，編碼端對(duì)所述初始特征圖分別進(jìn)行多次下采樣操作，每次所述下采樣操作前通過(guò)采用多個(gè)特征提取模塊，得到低維深層次指紋特征；
27、進(jìn)一步地，解碼端對(duì)所述低維深層次指紋特征進(jìn)行多次上采樣操作，每次操作前同樣采用相同數(shù)量的特征提取模塊，同時(shí)下采樣前的卷積特征使用跳躍連接與上采樣后的特征進(jìn)行特征圖相加，接著在跳躍連接前嵌入深度信息特征，最終得到移動(dòng)標(biāo)簽的所述第二位置坐標(biāo)；
28、得到所述第二位置坐標(biāo)的過(guò)程可由以下公式表示為：
29、(px,py)＝fc(ri,d)；
30、其中，fc()表示為所述基于深度信息特征嵌入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；ri表示為所述預(yù)處理數(shù)據(jù)；d表示為所述深度信息特征；(px,py)表示為模型輸出的所述第二位置坐標(biāo)。
31、進(jìn)一步地，根據(jù)所述第一位置坐標(biāo)和所述第二位置坐標(biāo)計(jì)算得到的混合定位誤差，優(yōu)化所述位置預(yù)測(cè)模型，得到最終位置預(yù)測(cè)模型；
32、其中，所述混合定位誤差的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
33、獲得所述位置預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)指紋特征和預(yù)測(cè)位置坐標(biāo)；
34、進(jìn)一步地，獲得指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)際標(biāo)簽下的真實(shí)指紋特征和真實(shí)位置坐標(biāo)；其中，所述本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于超高頻RFID電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于超高頻RFID電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述預(yù)處理過(guò)程包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于超高頻RFID電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述融合濾波的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于超高頻RFID電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述位置預(yù)測(cè)模型是基于深度信息特征嵌入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于超高頻RFID電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述混合定位誤差的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
6.一種基于超高頻RFID電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位系統(tǒng)，其特征在于，包括：設(shè)備控制模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、位置預(yù)測(cè)模塊和輸出模塊；其中，所述設(shè)備控制模塊用于控制設(shè)備的啟動(dòng)、暫停和停止；所述數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取視覺(jué)攝像頭的圖像數(shù)據(jù)和移動(dòng)標(biāo)簽的指紋數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對(duì)獲取的所述指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理指紋數(shù)據(jù)；所述位置預(yù)測(cè)模塊包括第一位置預(yù)測(cè)單元和第二
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于超高頻RFID電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理模塊的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于超高頻RFID電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位系統(tǒng)，其特征在于，所述融合濾波的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于超高頻RFID電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位系統(tǒng)，其特征在于，所述第二位置預(yù)測(cè)單元采用基于深度信息特征嵌入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于超高頻RFID電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位系統(tǒng)，其特征在于，所述混合定位誤差的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于超高頻rfid電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于超高頻rfid電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述預(yù)處理過(guò)程包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于超高頻rfid電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述融合濾波的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于超高頻rfid電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述位置預(yù)測(cè)模型是基于深度信息特征嵌入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于超高頻rfid電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位方法，其特征在于，所述混合定位誤差的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括：
6.一種基于超高頻rfid電子標(biāo)簽的精準(zhǔn)定位系統(tǒng)，其特征在于，包括：設(shè)備控制模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、位置預(yù)測(cè)模塊和輸出模塊；其中，所述設(shè)備控制模塊用于控制設(shè)備的啟動(dòng)、暫停和停止；所述數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取視覺(jué)攝像頭的圖像數(shù)據(jù)和移動(dòng)標(biāo)簽的指紋數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對(duì)獲取的所述指紋數(shù)據(jù)進(jìn)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉妃，王飛揚(yáng)，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：劉妃，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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