【摘 要】
：
针对现代多楼层建筑的室内定位需求,提出一种气压计融合Wi Fi指纹定位方法：在Wi Fi楼层定位系统基础上,通过群智感知技术收集各楼层气压数据,构建气压计楼层定位模块;用气压计
【机 构】
：
江西师范大学软件学院,江西师范大学计算机信息工程学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目（41374039）, 国家重点研发计划资助项目（2016YFB0502204）, 江西省科技支撑计划资助项目（20161BBM26038）
论文部分内容阅读
针对现代多楼层建筑的室内定位需求,提出一种气压计融合Wi Fi指纹定位方法：在Wi Fi楼层定位系统基础上,通过群智感知技术收集各楼层气压数据,构建气压计楼层定位模块;用气压计楼层定位填补Wi Fi信号覆盖盲区,并监测Wi Fi楼层定位结果误差,实时动态更新Wi Fi指纹数据库。实验结果表明：气压计楼层定位模块能保证90%以上准确率,能提高定位通用性,并维持Wi Fi楼层定位80%左右的准确率,降低系统后期维护成本。
其他文献
Otsu是图像处理领域一种常见的图像分割方法。为了解决传统的三维Otsu法时间复杂度高、抗噪性低等缺点,提出了利用直方图投影技术和直方图分解技术对三维直方图降维,将其拆分成一个一维直方图和一个二维直方图,分别用一维Otsu法和二维曲线型Otsu法求阈值,再用获得的阈值确定图像点的归类。实验对比结果表明:该方法分割效果较好,运行时间短,能满足实时性的要求。
针对传统卷积神经网络(CNN)的输入是原始图像,冗余信息多,对局部边缘和纹理的刻画不明显的问题,提出了一种基于多通道输入的稀疏卷积神经网络(MCS—CNN)检测算法。将图像方向梯度直方图(HOG)特征构成的HOG特征图和色差(YUV)颜色空间组成3个通道,通过卷积层提取特征,并采用稀疏自动编码器稀疏化;使用Softmax分类器进行行人检测。模型充分利用图像的像素级特征,同时还融合HOG对于行人轮廓
基于光纤Bragg光栅（FBG）测温原理,对电子式互感器内部温度从其工作时间为12 h和24 h两个时间段进行数据采集,并运用ANSYS仿真软件对内部采集的温度数据进行仿真分析,得出温度场