CN110572786A - 一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位***及方法，属于室内定位领域，该***包括云端***、定位终端以及手机终端；手机终端包括摄像头模块和wifi模块，摄像头模块用于采集定位者当前人脸图像；定位终端包括单片机以及与单片机双向信号连接的摄像头，摄像头用于拍摄定位者人脸图像；摄像头模块与单片机通过4g网络或wifi连接进行定位者人脸图像信息传输；云端***包括定位目标匹配***以及与定位目标匹配***通过4g网络或wifi进行信号传输的区块数据库和摄像头数据库。本发明将室内区域区块化，采用基于区块识别的wifi定位法初步对手机持有者定位，结合摄像头人脸识与几何计算，进行进一步定位，能够极大的提高室内定位的精度。

Description

一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位***及方法
技术领域
本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位***及方法。
背景技术
近年来，随着无线网络的广泛应用，室内定位技术不断发展起来，基于各种技术方法的室内定位方法层出不穷。国内现存的室内定位技术包括蓝牙定位，wifi定位，红外线定位，地磁室内定位等，但由于由于室内环境的动态性很强，wifi或蓝牙单独定位时，信标覆盖率低，存在着定位精度较低且稳定性差等问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位***及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位***，该***包括云端***、定位终端以及手机终端；
所述的手机终端包括摄像头模块和wifi模块，所述的摄像头模块用于采集定位者当前人脸图像；
所述的定位终端包括单片机以及与单片机双向信号连接的摄像头，所述的摄像头用于拍摄定位者人脸图像；
所述的摄像头模块与所述的单片机通过4g网络或wifi连接进行定位者人脸图像信息传输；
所述的云端***包括定位目标匹配***以及与定位目标匹配***通过4g网络或wifi进行信号传输的区块数据库和摄像头数据库；
所述的区块数据库包括每个区块内包含的坐标、对应接收信号强度的测量值范围和区块内包含的摄像头编号；
所述的定位目标匹配***包括室内区块化模型、区块查询模块和通信模块；
所述的室内区块化模型与所述的区块数据库通过4g网络或wifi连接，用于建立RSSI测量值和区块化坐标间的关系并存储到区块数据库内；
所述的通信模块通过4g网络或wifi与wifi模块相连，用于接收手机终端的RSSI测量值；
所述区块查询部分与所述区块数据库相连，用于查询对比RSSI测量值得到定位者所处区块。
本发明还提供一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位方法，该方法包括使用基于wifi与人脸识别的区块化室内定位***对定位者进行定位，具体包括如下步骤：
S1、建立空间直角坐标系，在室内三点安置不同wifi信号，并将室内区域划分为多个方形区块；
S2、依据不同接收信号强度值与区块的对应关系：
在离线状态下，测定各个区块中RISS值的范围，建立wifi区块数据库；
在线状态下，通过定位者在不同位置得到的接收信号强度值，初步判断定位者所处区块；
S3、调动定位者初步判断所在区块的摄像头，进行人脸捕获与识别，进一步判断定位者所处区块；
S4、根据几何关系，获取定位者坐标。
作为一种优选的实施方式，S1中，单个所述的方形区块的天花板上安装有三个呈等边直角三角形分布摄像头。
作为一种优选的实施方式，S2中，所述的wifi区块数据库的建立包括通过现场测试建立接收信号强度值与区块的对应关系数据库，并记录每个区块所包含的坐标与接收信号强度测量值范围；
离线状态下，每个区块所包含的坐标与接收信号强度测量值范围为：
其中，N为接入点个数，mac为接入点的物理地址，max为区块接收到的信号强度最大值，min为区块接收到的信号强度最小值，φ为样本区块的概率分布。
作为一种优选的实施方式，S2中，初步判断定位者所处区块包括根据KISS值在数据库中进行匹配，根据各个区块的KISS值范围，初步判断定位者所处区块；
初步判断定位者可能的区块为：
其中，S为得到的周围各个wifi信号强度的矩阵，mac为接入点的物理地址，rss为周围wifi的接收信号强度值。
作为一种优选的实施方式，S3中，所述的进一步判断定位者所处区块包括通过帧差法结合背景图像构建，锁定运动物体，对区块内运动物体进行搜索检测；进一步判断定位者所处区块包括如下步骤：
S301、摄像头锁定运动物体：
其中，Th为设定阈值，τ(t)与τ(t-1)表示相邻时刻图中同一位置的像素点，W表示(t-1)时刻权重值，S表示图片静态部分，BJT和BJT-1表示相邻时刻背景图；
S302、对运动的物体进行人脸检测：
S303、对摄像头采集到的人脸进行特征提取：
进行局部二值化：
S304、手机段输入定位者面部信息；
S305、将得到的人脸特征与手机输入端的定位者人脸特征进行匹配，确定定位者实际所在区块。
作为一种优选的实施方式，S4中，所述的获取定位者坐标包括如下步骤：
S401、确定定位者实际所在区块后，通过区块内的三个摄像头拍摄定位者图像，对拍摄的定位图像进行处理；
S402、通过单目摄像头测距，得到定位点到三个摄像头的距离；
S403、分别以三个摄像头为圆心，摄像头到定位点的距离为半径画圆，三个圆的交点即为定位点，进而得到具体坐标：
即可得到物距u；
其中，D为透镜孔径，v是相距，R1、R2为两次拍摄的光斑半径。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明结合卷积神经网络，实现云端信息库、操作平台与路灯摄像头的联动控制，当需要某人行踪时，可实现调取被追踪者面部信息，或者手动录入其并他有效信息；在信息库近期拍摄信息中对比寻找失踪者的行踪，根据拍摄的时间轴标定失踪者行踪路线，确定失踪者出现的最后区域后，联动控制区域及周边摄像头，实时搜索并及时反馈，实现迅速智能寻人与追踪，极大地缩减了搜索时间，扩大了搜索范围，节省人力，提高效率。
附图说明
图1为本发明的区块化室内定位***结构图；
图2为本发明的区块化模型图；
图3为本发明的区块数据库建立图；
图4为本发明的区块化模型工作流程图；
图5为本发明的定位目标匹配***流程图；
图6为本发明的单目摄像头测距原理图；
图7为本发明的区块内三摄像头定位图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的描述。
以下实施例用于说明本发明，但不能用来限制本发明的保护范围。实施例中的条件可以根据具体条件做进一步的调整，在本发明的构思前提下对本发明的方法简单改进都属于本发明要求保护的范围。
本发明提供了一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位***，请参阅图1，该***包括云端***、定位终端以及手机终端；
手机终端包括摄像头模块和wifi模块，摄像头模块用于采集定位者当前人脸图像；
定位终端包括单片机以及与单片机双向信号连接的摄像头，摄像头用于拍摄定位者人脸图像；
摄像头模块与单片机通过4g网络或wifi连接进行定位者人脸图像信息传输；
云端***包括定位目标匹配***以及与定位目标匹配***通过4g网络或wifi进行信号传输的区块数据库和摄像头数据库；
区块数据库包括每个区块内包含的坐标、对应接收信号强度的测量值范围和区块内包含的摄像头编号；
定位目标匹配***包括室内区块化模型、区块查询模块和通信模块；
室内区块化模型与区块数据库通过4g网络或wifi连接，用于建立RSSI测量值和区块化坐标间的关系并存储到区块数据库内；
通信模块通过4g网络或wifi与wifi模块相连，用于接收手机终端的RSSI测量值；
区块查询部分与所述区块数据库相连，用于查询对比RSSI测量值得到定位者所处区块。
本发明提供了一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
S1、请参与图2，建立空间直角坐标系，在室内三点安置不同wifi信号，并将室内区域划分为多个方形区块；
其中，单个所述的方形区块的天花板上安装有三个呈等边直角三角形分布摄像头。
S2、依据不同接收信号强度值与区块的对应关系：
请参与图3，在离线状态下，测定各个区块中RISS值的范围，建立wifi区块数据库；
通过现场测试建立接收信号强度值与区块的对应关系数据库，并记录每个区块所包含的坐标与接收信号强度测量值范围；
离线状态下，每个区块所包含的坐标与RISS测量值范围为：
其中，N为接入点个数，mac为接入点的物理地址，max为区块接收到的信号强度最大值，min为区块接收到的信号强度最小值，φ为样本区块的概率分布。
请参阅图4，在线状态下，通过定位者在不同位置得到的接收信号强度值，初步判断定位者所处区块；
初步判断定位者可能的区块为：
其中，S为得到的周围各个wifi信号强度的矩阵，mac为接入点的物理地址，rss为周围wifi的接收信号强度值。
S3、调动定位者初步判断所在区块的摄像头，进行人脸捕获与识别，进一步判断定位者所处区块；
请参阅图5，通过帧差法结合背景图像构建，锁定运动物体，对区块内运动物体进行搜索检测；进一步判断定位者所处区块包括如下步骤：
S301、摄像头锁定运动物体：
其中，Th为设定阈值，τ(t)与τ(t-1)表示相邻时刻图中同一位置的像素点，W表示(t-1)时刻权重值，S表示图片静态部分，BJT和BJT-1表示相邻时刻背景图；
S302、对运动的物体进行人脸检测：
S303、对摄像头采集到的人脸进行特征提取：
进行局部二值化：
S304、手机段输入定位者面部信息；
S305、将得到的人脸特征与手机输入端的定位者人脸特征进行匹配，确定定位者实际所在区块。
S4、根据几何关系，获取定位者坐标；
请参阅图,6和图7，获取定位者坐标包括如下步骤：
S401、确定定位者实际所在区块后，通过区块内的三个摄像头拍摄定位者图像，对拍摄的定位图像进行处理；
S402、通过单目摄像头测距，得到定位点到三个摄像头的距离；
S403、分别以三个摄像头为圆心，摄像头到定位点的距离为半径画圆，三个圆的交点即为定位点，进而得到具体坐标：
即可得到物距u；
其中，D为透镜孔径，v是相距，R1、R2为两次拍摄的光斑半径。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位***，其特征在于，该***包括云端***、定位终端以及手机终端；
所述的手机终端包括摄像头模块和wifi模块，所述的摄像头模块用于采集定位者当前人脸图像；
所述的定位终端包括单片机以及与单片机双向信号连接的摄像头，所述的摄像头用于拍摄定位者人脸图像；
所述的摄像头模块与所述的单片机通过4g网络或wifi连接进行定位者人脸图像信息传输；
所述的云端***包括定位目标匹配***以及与定位目标匹配***通过4g网络或wifi进行信号传输的区块数据库和摄像头数据库；
所述的区块数据库包括每个区块内包含的坐标、对应RSSI的测量值范围和区块内包含的摄像头编号；
所述的定位目标匹配***包括室内区块化模型、区块查询模块和通信模块；
所述的室内区块化模型与所述的区块数据库通过4g网络或wifi连接，用于建立RSSI测量值和区块化坐标间的关系并存储到区块数据库内；
所述的通信模块通过4g网络或wifi与wifi模块相连，用于接收手机终端的RSSI测量值；
所述区块查询部分与所述区块数据库相连，用于查询对比接收信号强度测量值得到定位者所处区块。
2.一种基于wifi与人脸识别的区块化室内定位方法，该方法包括使用权利要求1所述的基于wifi与人脸识别的区块化室内定位***对定位者进行定位，其特征在于，具体包括如下步骤：
S1、建立空间直角坐标系，在室内三点安置不同wifi信号，并将室内区域划分为多个方形区块；
S2、依据不同接收信号强度值与区块的对应关系：
在离线状态下，测定各个区块中RISS值的范围，建立wifi区块数据库；
在线状态下，通过定位者在不同位置得到的接收信号强度值，初步判断定位者所处区块；
S3、调动定位者初步判断所在区块的摄像头，进行人脸捕获与识别，进一步判断定位者所处区块；
S4、根据几何关系，获取定位者坐标。
3.根据权利要求2所述的基于wifi与人脸识别的区块化室内定位方法，其特征在于，S1中，单个所述的方形区块的天花板上安装有三个呈等边直角三角形分布摄像头。
4.根据权利要求3所述的基于wifi与人脸识别的区块化室内定位方法，其特征在于，S2中，所述的wifi区块数据库的建立包括通过现场测试建立RISS值与区块的对应关系数据库，并记录每个区块所包含的坐标与接收信号强度测量值范围；
离线状态下，每个区块所包含的坐标与接收信号强度测量值范围为：
其中，N为接入点个数，mac为接入点的物理地址，max为区块接收到的信号强度最大值，min为区块接收到的信号强度最小值，φ为样本区块的概率分布。
5.根据权利要求4所述的基于wifi与人脸识别的区块化室内定位方法，其特征在于，S2中，初步判断定位者所处区块包括根据接收信号强度值在数据库中进行匹配，根据各个区块的接收信号强度值范围，初步判断定位者所处区块；
初步判断定位者可能的区块为：
其中，S为得到的周围的各个wifi信号强度的矩阵，mac为接入点的物理地址，rss为周围wifi的接收信号强度值。
6.根据权利要求5所述的基于wifi与人脸识别的区块化室内定位方法，其特征在于，S3中，所述的进一步判断定位者所处区块包括通过帧差法结合背景图像构建，锁定运动物体，对区块内运动物体进行搜索检测；
进一步判断定位者所处区块包括如下步骤：
S301、摄像头锁定运动物体：
其中，Th为设定阈值，τ(t)与τ(t-1)表示相邻时刻图中同一位置的像素点，W表示(t-1)时刻权重值，S表示图片静态部分，BJT和BJT-1表示相邻时刻背景图；
S302、对运动的物体进行人脸检测：
S303、对摄像头采集到的人脸进行特征提取：
进行局部二值化：
S304、手机段输入定位者面部信息；
S305、将得到的人脸特征与手机输入端的定位者人脸特征进行匹配，确定定位者实际所在区块。
7.根据权利要求6所述的基于wifi与人脸识别的区块化室内定位方法，其特征在于，S4中，所述的获取定位者坐标包括如下步骤：
S401、确定定位者实际所在区块后，通过区块内的三个摄像头拍摄定位者图像，对拍摄的定位图像进行处理；
S402、通过单目摄像头测距，得到定位点到三个摄像头的距离；
S403、分别以三个摄像头为圆心，摄像头到定位点的距离为半径画圆，三个圆的交点即为定位点，进而得到具体坐标：
即可得到物距u；
其中，D为透镜孔径，v是相距，R1、R2为两次拍摄的光斑半径。
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