CN112381126B - 室内外场景识别方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种室内外场景识别方法、装置、电子设备及存储介质。其中,该室内外场景识别方法包括以下步骤:获取当前更新周期内的可见卫星消息语句;对可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征;将当前的可见卫星信噪比特征,输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签;根据类型标签,确定当前的室内外场景。该方法通过对表征室内外场景下可见卫星的信噪比差别的特征进行分类,来判断当前处于室内或室外场景,识别方式简单、计算量少、准确性和可靠性较高,且可见卫星消息语句受环境、位置和佩带方式等因素的影响较小,具有较广的适用范围。
Description
技术领域
本发明涉及电子设备技术领域,尤其涉及一种室内外场景识别方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着电子技术的发展,现今的电子设备具备了诸多的功能,可以向用户提供各种类型的服务。比如通过识别当前位置是处于室内或室外,以向电子设备中的各个应用提供用户所处场景的辅助分析,辅助实现对应的功能。
相关技术中,通常是通过设置在电子设备中各种传感器采集周围的光照强度、气压变化和温度等环境数据,或者,是通过电子设备中的加速度传感器、陀螺仪和磁传感器等设备检测用户的走、停行为和转弯行为等行为特征的方式,来识别当前所处的室内外场景。
然而,申请人发现,上述方法中,传感器在采集环境数据时,容易受到用户衣物的遮挡、佩带方式的差异和周围环境的干扰等因素的影响,而当用户在不同的环境中进行复杂的运动时,加速度传感器和陀螺仪等设备需要进行大量的数据运算,容易出现计算偏差,且会受到地理位置、天气条件等因素的干扰,无法精确的检测出行为特征。因此,相关技术中电子设备检测室内外场景的方法的准确性和实用性较低,且检测过程较为复杂。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此,本发明的第一个目的在于提出一种室内外场景识别方法,该方法通过对表征室内外场景下可见卫星的信噪比差别的特征进行分类,来判断当前处于室内或室外场景,识别方式简单、计算量少、准确性和可靠性较高,且可见卫星消息语句受环境、位置和佩带方式等因素的影响较小,具有较广的适用范围。
本发明的第二个目的在于提出一种室内外场景识别装置。
本发明的第三个目的在于提出一种电子设备。
本发明的第四个目的在于提出一种非瞬时计算机可读存储介质。
为达上述目的,本发明第一方面提出了一种室内外场景识别方法,包括以下步骤:
获取当前更新周期内的可见卫星消息语句;
对可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征;
将当前的可见卫星信噪比特征,输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签;
根据类型标签,确定当前的室内外场景。
本发明实施例的室内外场景识别方法,首先获取当前更新周期内的可见卫星消息语句,然后对可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征,再将当前的可见卫星信噪比特征输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签,最后根据类型标签确定当前的室内外场景。该方法通过对基于信噪比的用于表征室内外场景下卫星信号差别的特征进行分类,来判断当前处于室内或室外场景,识别方式简单、计算量少、准确性和可靠性较高,且可见卫星消息语句受环境、地点和佩带方式等因素的影响较小,适用范围广。
为达上述目的,本发明第二方面提出了一种室内外场景识别装置,包括:
第一获取模块,用于获取当前更新周期内的可见卫星消息语句;
第一确定模块,用于对所述可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征;
第二获取模块,用于将当前的可见卫星信噪比特征,输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签;
第二确定模块,用于根据类型标签,确定当前的室内外场景。
本发明实施例的室内外场景识别装置,首先获取当前更新周期内的可见卫星消息语句,然后对可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征,再将当前的可见卫星信噪比特征,输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签,最后根据类型标签确定当前的室内外场景。该装置通过对表征室内外场景下可见卫星的信噪比差别的特征进行分类,来判断当前处于室内或室外场景,识别方式简单、计算量少、准确性和可靠性较高,且可见卫星消息语句受环境、位置和佩带方式等因素的影响较小,具有较广的适用范围。
为达上述目的,本发明第三方面提出了一种电子设备,包括:处理器;以及与所述处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令,所述指令被所述处理器调用并执行时,能够实现上述方面中任一项所述的室内外场景识别方法。
为达上述目的,本发明第四方面提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令被执行时,实现上述方面中任一项所述的室内外场景识别方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1是本发明实施例所提供的一种室内外场景识别方法的流程示意图;
图2是本发明实施例所提供的一种确定当前的可见卫星信噪比特征的方法的流程示意图;
图3是本发明实施例所提供的一种具体的确定当前的可见卫星信噪比特征的方法的流程示意图;
图4是本发明实施例所提供的一种具体的室内外场景识别方法的流程示意图;
图5是本发明实施例所提供的一种室内外场景识别装置的结构示意图;
图6是本发明实施例所提供的一种具体的室内外场景识别装置的结构示意图;
图7示出了适于用实现本发明实施例的室内外场景识别方法的示例性电子设备的框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的室内外场景识别方法。
其中,本发明实施例提供的室内外场景识别方法,可以由设置了卫星定位模块的电子设备来执行,该电子设备可以是可穿戴设备或移动终端设备等,其内置的卫星定位模块可以是全球定位***(Global Positioning System,简称GPS)模块或北斗定位模块等,此处不做任何限定。
图1是本发明实施例所提供的一种室内外场景识别方法的流程示意图,如1所示,该室内外场景识别方法包括以下步骤:
步骤101,获取当前更新周期内的可见卫星消息语句。
其中,可见卫星消息语句(Global Navigation Satellite System Satellitesin View,简称GSV)是符合全球导航卫星***的标准协议的一种消息输出语句,它用于表示定位模块能接受到的可见卫星的信息,包括卫星的编号(ID)、仰角、方位角和信噪比等。
具体的,当需要识别当前的室内外场景时,可以先通过卫星定位模块获取当前更新周期内的可见卫星消息语句,其中,更新周期可根据卫星定位***进行定位时更新数据的周期确定,比如,更新周期可以为1秒。
举例而言,当可穿戴设备识别当前的室内外场景时,先启动设备内置的GPS模块,然后GPS模块搜索卫星信号,并获取返回的符合GPS模块的国家海洋电子协会(NationalMarine Electronics Association,简称NMEA)0183协议的消息语句,再从中筛选出当前1秒内返回的全部GSV语句。
在本发明的一个实施例中,为了提高场景识别的准确性,可以获取不同类型的卫星***发送的可见卫星消息语句,比如,可以获取全球定位***发送的可见卫星消息语句(GPSGSV)、GLONASS***发送的可见卫星消息语句(GLGSV)、北斗导航***发送的可见卫星消息语句(BDGSV)和伽利略***发送的可见卫星消息语句(GAGSV)等类型的可见卫星消息语句中的任意个。由于本发明实施例的室内外场景识别方法可针对不同类型和数量的GSV语句,从而可通过目前的单模、双模或多模等多种类型GPS模块实现,提高了本发明实施例的室内外场景识别方法的实用性和通用性。
步骤102,对可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征。
具体的,解析获取到的当前更新周期内全部的可见卫星消息语句,以获取可见卫星消息语句中包含的信息。作为一种可能的方式,对每个可见卫星消息语句的显示进行转换,以多个字段组合的方式显示可见卫星消息语句,并生成该组可见卫星消息语句对应的消息列表,以便于根据消息列表读取每条可见卫星消息语句对应的可见卫星信息。
为了更加清楚的描述本发明实施例解析后的可见卫星消息语句,下面以一条解析后的GPGSV语句为例,进行具体说明:
$GPGSV,3,1,10,20,78,331,45,01,59,235,47,22,41,069,,13,32,252,45*70
如上所示,该可见卫星消息语句解析后包含多个字段,各字段对应不同的信息,其中,字段0为“$GPGSV”,表明该语句ID为GPS Satellites in View;字段1为“3”,表明本次总的GPGSV语句数为3;字段2为“1”,表明本条GSV语句是本次总GSV语句中的第1条;字段3为“10”,表明可见卫星总数为10个;字段4为“20”,表明卫星编号为20,即后续为第20号可见卫星的信息;字段5为“78”,表明该卫星的仰角为78度;字段6为“331”,表明该卫星的方位角为331度;字段7为“45”,表明该卫星到当前设备的信噪比为45;字段8为“01”,表明卫星编号为01,即后续为第01号卫星的信息,从而依此类推,可按照上述方式获取第01号、22号和13号卫星的仰角、方位角和信噪比信息。其中,字段15为空,表明22号卫星的信噪比为空。
进一步的,对可见卫星消息语句进行解析后,可以根据获取到的可见卫星消息语句中的信息,比如,可见卫星数量和各个可见卫星的信噪比等,计算当前的可见卫星信噪比特征。
其中,需要说明的是,电子设备处于不同场景下接收到的可见卫星消息语句的信噪比是不同的。比如,在室内或室外场景下卫星到可穿戴设备的信噪比不同,因此对可见卫星消息语句中包含的各个可见卫星信噪比进行计算,可以得到基于信噪比的用于表征室内外场景区别的可见卫星信噪比特征,进而便于后续通过预设的分类模型对计算出的信噪比特征进行分类,以确定该信噪比特征对应的室内外场景。
在本发明一个实施例中,在确定当前的可见卫星信噪比特征时,可以以不同的方式对各个可见卫星的信噪比进行统计,确定多维度的卫星信噪比特征,比如,分别统计各个可见卫星的信噪比的均值、方差和标准差,以得到三维卫星信噪比特征,从而可以更加全面的评估当前的可见卫星的信噪比,有利于提高室内外场景识别的准确性。
步骤103,将当前的可见卫星信噪比特征输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签。
步骤104,根据类型标签,确定当前的室内外场景。
其中,分类模型是把获取到的数据(即本发明中的可见卫星信噪比特征)映射到给定类别中的某一个(即室内场景或室外场景中的一个),并根据映射结果输出对应的类型标签,从而预测数据所属的类别的模型。
具体实施时,作为一种可能的实现方式,将当前的可见卫星信噪比特征输入到预设的用于判断室内室外的二类分类器中,通过分类器输出的室内场景标签或室外场景标签,确定当前的可见卫星信噪比特征对应室内场景还是对应室外场景。
具体的,预先采集若干组在不同的时间、地点和天气等条件下的可见卫星消息语句,然后按照上述实施例中的方式对采集到的语句进行解析、特征提取和向量化等处理,再对处理后的数据集进行拆分,形成训练集和验证集。然后选取相应的算法进行机器学习训练,比如,可以选取决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法进行训练,其中,设置分类器的输出为设定的室内场景标签或室外场景标签,即确定二类分类器作出的最终分类决策,进一步的,再通过持续的评估和参数调整最终获得分类器模型。进而,将当前的可见卫星信噪比特征输入训练好的分类器中,分类器即可输出对应的类型标签。
进一步的,根据类型标签确定当前的室内外场景。具体而言,若分类器输出室内场景标签,则根据该标签确定电子设备当前处在室内场景下,若分类器输出室外场景标签,则根据该标签确定电子设备当前处在室外场景下。由此,获取室内外场景的识别结果。
需要说明的是,在本发明实施例中,为了减少数据运算量,可以选取决策树算法训练分类器模型,通过计算复杂程度较低的决策树分类器识别当前的室内外场景,降低识别室内外场景的复杂程度。当然,本发明还可以根据实际需要选取朴素贝叶斯算法和、支持向量机算法或人工神经网络算法等其他机器学习方法,此处不做限制。
作为另一种可能的实现方式,预先在室内和室外进行大量的确定可见卫星信噪比特征的实验,通过对实验结果进行统计、分析等处理,确定出室内场景下的标准可见卫星信噪比特征,以及室外场景的标准可见卫星信噪比特征。然后,在获取当前的可见卫星信噪比特征后,将当前的可见卫星信噪比特征分别与上述两个标准特征间进行相似运算,获得当前的可见卫星信噪比特征与上述两个标准特征间的距离,根据两个距离值的大小关系来确定当前所属的室内外场景。比如,若当前的可见卫星信噪比特征与室内场景下的标准可见卫星信噪比特征的距离,小于与室外场景下的标准可见卫星信噪比特征的距离,则表明当前的可见卫星信噪比特征属于室内场景下的标准可见卫星信噪比特征范围内,进行确定当前处于室内场景。
由此,本发明的室内外场景识别方法,根据当前的可见卫星信噪比特征确定当前的室内外场景,由于障碍物的遮挡、地理位置、天气条件等因素对接收卫星发送的可见卫星消息语句的影响较小,可以忽略不计,因此该识别方法不受环境和地点等条件的限制,识别结果的准确性较高,且通过对较少的见卫星消息语句进行解析和特征提取等步骤即可获得识别结果,计算复杂度较低,易于实现。
综上所述,本发明实施例的室内外场景识别方法,先获取当前更新周期内的可见卫星消息语句,然后对可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征,进而将当前的可见卫星信噪比特征输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签,最后根据类型标签确定当前的室内外场景。该方法通过对表征室内外场景下可见卫星的信噪比差别的特征进行分类,来判断当前处于室内或室外场景,识别方式简单、计算量少、准确性和可靠性较高,且可见卫星消息语句受环境、位置和佩带方式等因素影响较小,适用范围广。
基于上述实施例,为了更加清楚的描述对可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征的具体过程,本发明还提出了一种确定当前的可见卫星信噪比特征的方法。
图2是本发明实施例所提供的一种确定当前的可见卫星信噪比特征的方法的流程示意图,如图2所示,该方法包括:
步骤201,对可见卫星消息语句进行解析,以获取消息语句中包含的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比。
具体的,可参照上述实施例中的方法,解析获取到的当前更新周期内全部的可见卫星消息语句,并生成该组可见卫星消息语句对应的完整的消息列表,从该消息列表中获取可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比。由于在实际应用中,通常可获取到不同类型和数量的GSV语句,下面以两个示例详细描述获取消息语句中包含的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比的过程。
第一个示例,当获取到的GSV语句中包含两条GPSGSV语句和一条GLGSV语句时,分别对上述三条GSV语句进行转换,生成如下述表1所示的,该组可见卫星消息语句对应的消息列表。
表1
$GPGSV,2,1,07 | 01,01,186,, | 04,39,232,, | 07,18,316,15, | 08,68,239,, |
$GPGSV,2,2,07 | 18,02,035,, | 21,10,042,00, | 31,09,132,, | |
$GLGSV,1,1,03 | 69,10,247,, | 70,08,302,14, | 88,24,032,, |
如表1所述,由转化后的各可见卫星消息语句中各字段上的数据可知,返回GPSGSV语句的可见卫星个数为7个,返回GLGSV语句的可见卫星个数为3个,因此,将7与3相加,可得该组消息语句中包含的可见卫星个数为10个。而各个可见卫星的信噪比中,信噪比不为空即表示信噪比的字段上存在数据的卫星个数为3个,分别为07号、21号、70号卫星,其对应的信噪比为15,0和14。
第二个示例,当获取到的GSV语句中包含两条GPSGSV语句时,分别对两条GPSGSV语句进行转换,生成如下述表2所示的,该组可见卫星消息语句对应的消息列表。
表2
$GPGSV,2,1,08 | 01,28,179,19, | 04,16,209,13, | 07,44,312,26, | 08,70,352,28, |
$GPGSV,2,2,08 | 09,22,244,33, | 11,66,191,25, | 23,21,254,, | 30,13,318,00, |
如表2所述,由转化后的各可见卫星消息语句中各字段上的数据可知,返回GPSGSV语句的可见卫星个数为8个,不存在其他卫星,因此,该组消息语句中包含的可见卫星个数为8个。而各个可见卫星的信噪比中,信噪比不为空即表示信噪比的字段上存在数据的卫星个数为7个,分别为01、04、07、08、09、11和30号卫星,其对应的信噪比分别为19,13,26,28,33,25和0,只有23号卫星的信噪比为空。
步骤202,根据可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,确定当前的可见卫星信噪比特征。
其中,本发明实施例中的可见卫星信噪比特征包括,基于信噪比的可用于表征室内室外卫星信号差别的各种特征,可根据实际需要确定可见卫星信噪比特征的维度。
作为其中一种可能的实现方式,下面以本发明提出的一种具体的确定当前的可见卫星信噪比特征的方法进行示例性说明
图3是本发明实施例所提供的一种具体的确定当前的可见卫星信噪比特征的方法的流程示意图,如图3所示,在获取消息语句中包含的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比后,该方法还包括:
步骤301,根据各个可见卫星的信噪比,确定当前的有效可见卫星数量。
其中,有效可见卫星是可以根据其信噪比进行运算以确定当前的可见卫星信噪比特征的卫星,在本实施例中,有效可见卫星数量可为信噪比不为空的卫星的数量。
继续参照步骤201中两个示例,则在第一个示例中,有效可见卫星数量为3个,在第二个示例中,有效可见卫星数量为7个。
步骤302,判断当前的有效可见卫星数量大于是否大于第一阈值,若是,则执行步骤303,若否,则执行步骤304。
其中,第一阈值可以根据检测精度的要求进行设置。比如,在本实施例中仅确定当前处于室内或室外,对具体所处位置坐标的精确度要求较低时,可设置第一阈值为3。
继续参照步骤201中两个示例,在第一个示例中,有效可见卫星数量为3个,若第一阈值为3,则有效可见卫星数量未大于第一阈值,则后续执行步骤304。在第二个示例中,有效可见卫星数量为7个,若第一阈值为3,则有效可见卫星数量大于第一阈值,则后续执行步骤303。
步骤303,根据各有效可见卫星的信噪比,计算当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数。
具体的,对各个有效可见卫星的信噪比进行相应的统计运算,计算出当前的有效可见卫星的信噪比的均值、方差及中位数。比如,参照步骤201中的第二个示例,计算有效可见卫星的信噪比19,13,26,28,33,25和0的均值、方差及中位数,获得有效可见卫星的信噪比的均值为、方差及中位数分别为20.5714、11.1184和25。
步骤304,确定当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数均为预设值。
具体的,预设值可以为可见卫星有效的信噪比范围之外的任一数值。比如,可见卫星的有效信噪比范围为0-99,那么该预设值,可以为100、101、102,或者,可以为-1、-2、-3等等。在实际使用时,通常信噪比为空仅是偶然事件,为了避免该偶然事件对长期检测结果的影响,本申请实施例中,该预设值,可以选取与有效信噪比相差较少的值,比如,该预设值,可以为-1、-2等。相应的,参照步骤201中的第一个示例,可以将当前的有效可见卫星的信噪比的均值,方差和中位数均设置为-1。
步骤305,根据当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数,确定当前的可见卫星信噪比特征。
具体的,将获得的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数进行向量化后,得到不同维度的可见卫星信噪比特征。举例而言,可以直接根据信噪比的均值、方差及中位数生成3维的可见卫星信噪比特征向量(mean,variance,median)。
在本发明的一个实施例中,还可以根据当前的可见卫星数量及有效可见卫星数量,确定无效可见卫星数量,进而再将无效可见卫星数量与可见卫星数量相比,以确定当前的无效可见卫星占比。继续参照步骤201中两个示例,在第一个示例中,信噪比为空的无效可见卫星数量为7个,则当前的无效可见卫星占比7/10。在第二个示例中,信噪比为空的无效可见卫星数量为1个,可见卫星数量为8个,则当前的无效可见卫星占比1/8。
进一步的,再根据当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差、中位数及无效可见卫星占比,确定当前的可见卫星信噪比特征。从而拓展了可见卫星信噪比特征的维度,提高了室内外场景识别的准确性。
综上,本发明实施例的确定当前的可见卫星信噪比特征的方法,先对可见卫星消息语句进行解析,以获取消息语句中包含的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,然后根据可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,确定当前的可见卫星信噪比特征,其中,可根据有效可见卫星的信噪比,计算当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数,以确定当前的可见卫星信噪比特征。该方法通过对少量的可见卫星消息语句进行解析、信息提取和统计运算即可准确的识别室内外场景,数据计算量少,室内外场景识别的复杂程度较低且准确性高。
基于上述实施例,在实际应用中,为了避免在识别室内外场景的运算过程中出现非预期因素的影响,进一步提高室内外场景识别的准确性,本发明还提出了一种具体的室内外场景识别方法。
图4是本发明实施例所提供的一种具体的室内外场景识别方法的流程示意图,如图4所示,在确定当前的可见卫星信噪比特征的步骤后,该方法还包括:
步骤401,获取与当前更新周期相邻的前N个更新周期分别对应的N组可见卫星消息语句,其中,N为大于1的正整数。
具体的,在确定当前更新周期内的可见卫星消息语句对应的可见卫星信噪比特征后,再获取当前更新周期之前的N个更新周期中每个更新周期内的可见卫星消息语句,即在时间轴上的当前更新周期之前的N个周期对应的N组可见卫星消息语句。其中,N可以根据识别室内外场景精确性的要求进行设置,比如,设置N为3等。
在本发明的一个实施例中,获取每个更新周期内的可见卫星消息语句后,可以将各更新周期内的可见卫星消息语句进行缓存,以便在后续的更新周期内仍可查询当期更新周期内的可见卫星消息语句。其中,为了减少占用的存储空间,还可以在确定存储的数据中更新周期与当前更新周期的间隔大于预设阈值时,删除超过预设阈值的更新周期对应的数据。
当然,也可以通过其他方式获取前N个更新周期对应的可见卫星消息语句,比如,当电子设备中的应用获得每个更新周期内的可见卫星消息语句后,将该可见卫星消息语句发送至云平台进行存储,在需要获取该周期内的可见卫星消息语句,根据更新周期的标识向云平台发送获取对应的可见卫星消息语句的请求。
步骤402,对N组可见卫星消息语句进行解析,以获取每组可见卫星消息语句对应的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比。
步骤403,根据N组可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,确定N组可见卫星信噪比特征。
具体的,对N组可见卫星消息语句进行解析,获取每组可见卫星消息语句对应的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,进而根据N组可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,确定N组可见卫星信噪比特征的具体实现方式,可参照上述实施例中当前确定更新周期对应的可见卫星信噪比特征的描述,此处不再赘述。
在本发明一个实施例中,还可以在确定每个更新周期对应的可见卫星信噪比特征后,缓存确定的见卫星信噪比特征,从而可以根据时间顺序直接查询前N个周期对应的可见卫星信噪比特征。
步骤404,根据N组可见卫星信噪比特征,对当前的可见卫星信噪比特征进行修正,以生成目标可见卫星信噪比特征。
具体的,对当前的可见卫星信噪比特征进行修正包括,对N组可见卫星信噪比特征和当前的可见卫星信噪比特征进行第二次可见卫星信噪比特征的计算,以得到维度更多的可见卫星信噪比特征,并以该可见卫星信噪比特征为修正后的目标可见卫星信噪比特征。
在本发明的一个实施例中,在N组可见卫星信噪比特征和当前的可见卫星信噪比特征中,若每组可见卫星信噪比特征均包括有效可见卫星信噪比均值、有效可见卫星信噪比方差、有效可见卫星信噪比中位数和无效可见卫星占比,则存在N+1组有效可见卫星信噪比、有效可见卫星信噪比方差、有效可见卫星信噪比中位数和无效可见卫星占比。进而,分别计算N+1组有效可见卫星信噪比均值对应的第一均值、第一方差及第一中位数,N+1组有效可见卫星信噪比方差对应的第二均值、第二方差及第二中位数,N+1组有效可见卫星信噪比中位数对应的第三均值、第三方差及第三中位数,以及N+1组无效可见卫星占比对应的第四均值、第四方差及第四中位数。由此,将第一均值、第一方差、第一中位数、第二均值、第二方差、第二中位数、第三均值、第三方差、第三中位数、第四均值、第四方差及第四中位数向量化后,生成12维度的目标可见卫星信噪比特征。
步骤405,将目标可见卫星信噪比特征输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签。
具体的,将目标可见卫星信噪比特征输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签的方式,可参照上述实施例中的相关描述,此处不再赘述。
由此,本发明实施例的室内外场景识别方法,先获取当前更新周期之前的相邻的N组可见卫星信噪比特征,再根据N组可见卫星信噪比特征,对当前的可见卫星信噪比特征进行修正,以生成维度更多的目标可见卫星信噪比特征。由于N组可见卫星信噪比特征对应的更新周期与当前更新周期在时间上连续,使修正后的目标可见卫星信噪比特征在时间维度上更加平滑,从而识别室内外场景的运算过程中可能出现的偶然错误和结果跳变较少,进一步提高室内外场景识别的准确性和可靠性。
基于上述实施例,通过本发明实施例的室内外场景识别方法确定当前的室内外场景后,可以根据当前的场景识别结果对电子设备提供的各个功能进行改进和调整,从而使电子设备提供的各个功能更加符合当前的场景,提高用户的满意度。下面以将本发明实施例的室内外场景识别方法应用在可穿戴设备中为例进行说明。
本发明一个实施例中,在可穿戴设备获取当前更新周期内的可见卫星消息语句之前,先确定当前可穿戴设备的应用场景,即确定可穿戴设备在当前场景下执行的功能。
举例而言,当用户在运动时,可穿戴设备执行运动识别检测功能,比如,可穿戴设备识别出用户正在跑步并记录用户跑步的步数和里程,;当用户需要听音乐时,可穿戴设备执行播放音乐功能,确定穿戴设备当前的应用场景为多媒体播放;当可穿戴设备正在向用户发送来电提醒、短信提醒和久坐提醒等提醒信息时,确定穿戴设备的应用场景为提醒场景等。
然后,通过上述实施例中的方式确定当前的室内外场景后,根据室内外场景识别结果对可穿戴设备在当前应用场景下提供的各对应的功能进行改进和优化。
继续参照上述示例,当用户正在运动时,在确定当前的室内外场景之后,根据当前的室内外场景,对当前的运动统计参数进行修正。
具体的,对当前的运动统计参数进行修正包括,对运动类别的细化和对运动指标参数的修正。举例而言,在确定当前的室内外场景后,将原有的跑步运动识别细分为室内跑和户外跑,将原有的游泳运动识别细分为室内泳池游泳和开阔水域游泳,将原有的骑行运动识别细分为室内动感单车和户外骑行,从而便于后续根据运动类别对检测的运动指标参数进行重新评估,并且还可以更新当前显示的运动统计参数中的运动类别,提高用户的满意度。
进一步的,根据细化后的运动类别对统计的运动指标进行修正。举例而言,在根据当前的室内外场景将跑步运动划分为室内跑或户外跑后,对统计的用户的步长和估计的路程进行修正,将在室内室外场景识别之前的步长和路程,经过修正后得到在室内跑场景下新的步长和路程,实现了对统计运动指标参数的优化,提高了统计运动指标参数的准确性。
当可穿戴设备当前的应用场景为为多媒体播放时,在确定当前的室内外场景之后,根据当前的室内外场景,对当前的播放音量进行调整。
具体而言,当可穿戴设备正在播放音乐时,若识别出当前的场景从室内切换到室外,则自动增大音量以抵抗环境噪声音响等,若识别出当前的场景从室外到室内,则自动减小音量以保护听力并节省电量等。
当然,根据发明实施例的室内外场景识别方法确定当前的室内外场景后,还可以根据当前的场景识别结果对可穿戴设备提供的其他可融入室内室外场景识别结果的功能进行改进,比如,当可穿戴设备应用在提醒场景时,根据室内外场景识别结果对心率语音播报频率进行自动调整,在室外环境提高语音播报频率,从而更密切地提醒用户关注生理指标的变化,减少对运动意外的风险,又比如,根据室内外场景识别结果对久坐提醒的频率进行自动调整,在室内环境提高提醒频率,提醒用户注意活动身体,有利于用户的健康等,此处不再一一赘述。
由此,根据本发明实施例的室内外场景识别方法,根据当前的室内外场景的识别结果对电子设备的运动统计和多媒体播放等各个功能进行修正,在原有功能的基础上可以实现运动识别与检测的情景分析和多媒体播放的自适应控制等各种功能的优化,丰富了电子设备提供的功能,提高了用户的满意度。
为了实现上述实施例,本发明例还提出一种室内外场景识别装置。图5是本发明实施例所提供的一种室内外场景识别装置的结构示意图。
如图5所示,该室内外场景识别装置,包括:第一获取模块100、第一确定模块200、第二获取模块300和第二确定模块400。
其中,第一获取模块100,用于获取当前更新周期内的可见卫星消息语句。
第一确定模块200,用于对可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征。
第二获取模块300,用于将当前的可见卫星信噪比特征,输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签。
第二确定模块400,用于根据类型标签,确定当前的室内外场景。
在本发明实施例一种可能的实现方式中,第一确定模块200具体用于对可见卫星消息语句进行解析,以获取消息语句中包含的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比;根据可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,确定当前的可见卫星信噪比特征。
在本发明实施例一种可能的实现方式中,当用户正在运动时,在确定当前的室内外场景之后,第二确定模块400还用于根据当前的室内外场景,对当前的运动统计参数进行修正在本发明实施例一种可能的实现方式中,若当前的应用场景为多媒体播放,在确定当前的室内外场景之后,第二确定模块400还用于根据当前的室内外场景,对当前的播放音量进行调整。
在本发明的一个实施例中,在图5的基础上,如图6所示的室内外场景识别装置,第一确定模块200还包括:第一确定单元210、第一计算单元220、第二计算单元230和第二确定单元240。第二获取模块300还包括:第一获取单元310、解析单元320、第三确定单元330、修正单元340和第二获取单元350。
其中,第一确定单元210,用于根据各个可见卫星的信噪比,确定当前的有效可见卫星数量;第一计算单元220,用于如果当前的有效可见卫星数量大于第一阈值,则根据各有效可见卫星的信噪比,计算当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数;第二计算单元230,用于如果当前的有效可见卫星数量小于或等于第一阈值,则确定当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数均为预设值;第二确定单元240,用于根据当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数,确定当前的可见卫星信噪比特征。
进一步的,第二确定单元240还用于根据当前的可见卫星数量及有效可见卫星数量,确定当前的无效可见卫星占比;根据当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差、中位数及无效可见卫星占比,确定当前的可见卫星信噪比特征。
继续参照图6所示的装置,其中,第一获取单元310,用于获取与当前更新周期相邻的前N个更新周期分别对应的N组可见卫星消息语句,其中,N为大于1的正整数;解析单元320,用于对N组可见卫星消息语句进行解析,以获取每组可见卫星消息语句对应的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比;第三确定单元330,用于根据N组可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,确定N组可见卫星信噪比特征;修正单元340,用于根据N组可见卫星信噪比特征,对当前的可见卫星信噪比特征进行修正,以生成目标可见卫星信噪比特征;第二获取350,用于将目标可见卫星信噪比特征,输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签。
在本发明一个实施例中,可见卫星信噪比特征包括:有效可见卫星信噪比均值、有效可见卫星信噪比方差、有效可见卫星信噪比中位数及无效可见卫星占比,所述根据所述N组可见卫星信噪比特征,修正单元340具体用于:计算N+1组有效可见卫星信噪比均值对应的第一均值、第一方差及第一中位数;计算N+1组有效可见卫星信噪比方差对应的第二均值、第二方差及第二中位数;计算N+1组有效可见卫星信噪比中位数对应的第三均值、第三方差及第三中位数;计算N+1组无效可见卫星占比对应的第四均值、第四方差及第四中位数;根据第一均值、第一方差、第一中位数、第二均值、第二方差、第二中位数、第三均值、第三方差、第三中位数、第四均值、第四方差及第四中位数,确定目标可见卫星信噪比特征。
需要说明的是,前述对室内外场景识别方法实施例的解释说明,也适用于该实施例的室内外场景识别装置,各模块实现原理和过程可以参照上述方法实施例,故在此不再赘述。
综上所述,本发明实施例的室内外场景识别装置,先获取当前更新周期内的可见卫星消息语句,然后对可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征,进而将当前的可见卫星信噪比特征,输入预设的分类模型,以获取分类模型输出的类型标签,最后根据类型标签确定当前的室内外场景。该装置通过对表征室内外场景下可见卫星的信噪比差别的特征进行分类,来判断当前处于室内或室外场景,识别方式简单、计算量少、准确性和可靠性较高,且可见卫星消息语句受环境、位置和佩带方式等因素的影响较小,具有较广的适用范围。
为了实现上述实施例,本发明实施例还提出一种佩戴设备。如图7所示,该佩戴设备1000包括:处理器2000,以及与处理器2000通信连接的存储器3000;其中,存储器存储有可被处理器2000执行的指令,指令被处理器2000调用并执行时,能够实现上述实施例中任一项的室内外场景识别方法。
为了实现上述实施例,本发明实施例还提出一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,该计算机指令被执行时,实现上述实施例中任一项的室内外场景识别方法。
需要说明的是,在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用,或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (14)
1.一种室内外场景识别方法,其特征在于,包括:
获取当前更新周期内的可见卫星消息语句;
对所述可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征;
获取与所述当前更新周期相邻的前N个更新周期对应的N组可见卫星信噪比特征,所述N组可见卫星信噪比特征是通过对N组可见卫星消息语句进行解析得到的,其中,N为大于1的正整数;
根据所述N组可见卫星信噪比特征,对所述当前的可见卫星信噪比特征进行修正,以生成目标可见卫星信噪比特征;
将所述目标可见卫星信噪比特征,输入预设的分类模型,以获取所述分类模型输出的类型标签;
根据所述类型标签,确定当前的室内外场景;其中,
所述根据所述N组可见卫星信噪比特征,对所述当前的可见卫星信噪比特征进行修正,以生成目标可见卫星信噪比特征,包括:
对所述N组可见卫星信噪比特征和所述当前的可见卫星信噪比特征再次进行可见卫星信噪比特征的计算,以得到维度更多的可见卫星信噪比特征,并将所述维度更多的可见卫星信噪比特征作为所述目标可见卫星信噪比特征。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征,包括:
对所述可见卫星消息语句进行解析,以获取所述消息语句中包含的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比;
根据所述可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,确定当前的可见卫星信噪比特征。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述当前的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,确定当前的可见卫星信噪比特征,包括:
根据各个可见卫星的信噪比,确定当前的有效可见卫星数量;
如果所述当前的有效可见卫星数量大于第一阈值,则根据各有效可见卫星的信噪比,计算当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数;
根据所述当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数,确定所述当前的可见卫星信噪比特征。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述根据所述当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数,确定所述当前的可见卫星信噪比特征之前,还包括:
如果所述当前的有效可见卫星数量小于或等于第一阈值,则确定当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数均为预设值。
5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数,确定所述当前的可见卫星信噪比特征,包括:
根据所述当前的可见卫星数量及有效可见卫星数量,确定当前的无效可见卫星占比;
根据所述当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差、中位数及无效可见卫星占比,确定所述当前的可见卫星信噪比特征。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述可见卫星信噪比特征包括:有效可见卫星信噪比均值、有效可见卫星信噪比方差、有效可见卫星信噪比中位数及无效可见卫星占比,所述根据所述N组可见卫星信噪比特征,对所述当前的可见卫星信噪比特征进行修正,以生成目标可见卫星信噪比特征,包括:
计算N+1组所述有效可见卫星信噪比均值对应的第一均值、第一方差及第一中位数;
计算N+1组所述有效可见卫星信噪比方差对应的第二均值、第二方差及第二中位数;
计算N+1组所述有效可见卫星信噪比中位数对应的第三均值、第三方差及第三中位数;
计算N+1组所述无效可见卫星占比对应的第四均值、第四方差及第四中位数;
根据所述第一均值、第一方差、第一中位数、第二均值、第二方差、第二中位数、第三均值、第三方差、第三中位数、第四均值、第四方差及第四中位数,确定所述目标可见卫星信噪比特征。
7.一种室内外场景识别装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取当前更新周期内的可见卫星消息语句;
第一确定模块,用于对所述可见卫星消息语句进行解析,以确定当前的可见卫星信噪比特征;
第二获取模块,用于获取与所述当前更新周期相邻的前N个更新周期对应的N组可见卫星信噪比特征,所述N组可见卫星信噪比特征是通过对N组可见卫星消息语句进行解析得到的,其中,N为大于1的正整数;
根据所述N组可见卫星信噪比特征,对所述当前的可见卫星信噪比特征进行修正,以生成目标可见卫星信噪比特征;
将所述目标可见卫星信噪比特征,输入预设的分类模型,以获取所述分类模型输出的类型标签;
第二确定模块,用于根据所述类型标签,确定当前的室内外场景;其中,
所述第二获取模块根据所述N组可见卫星信噪比特征,对所述当前的可见卫星信噪比特征进行修正,以生成目标可见卫星信噪比特征,包括:
对所述N组可见卫星信噪比特征和所述当前的可见卫星信噪比特征再次进行可见卫星信噪比特征的计算,以得到维度更多的可见卫星信噪比特征,并将所述维度更多的可见卫星信噪比特征作为所述目标可见卫星信噪比特征。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块具体用于:
对所述可见卫星消息语句进行解析,以获取所述消息语句中包含的可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比;
根据所述可见卫星数量及各个可见卫星的信噪比,确定当前的可见卫星信噪比特征。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块,包括:
第一确定单元,用于根据各个可见卫星的信噪比,确定当前的有效可见卫星数量;
第一计算单元,用于如果所述当前的有效可见卫星数量大于第一阈值,则根据各有效可见卫星的信噪比,计算当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数;
第二确定单元,用于根据所述当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数,确定所述当前的可见卫星信噪比特征。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块还包括:
第二计算单元,用于如果所述当前的有效可见卫星数量小于或等于第一阈值,则确定当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差及中位数均为预设值。
11.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述第二确定单元还用于:
根据所述当前的可见卫星数量及有效可见卫星数量,确定当前的无效可见卫星占比;
根据所述当前的有效可见卫星的信噪比均值、方差、中位数及无效可见卫星占比,确定所述当前的可见卫星信噪比特征。
12.根据权利要求7所述的室内外场景识别装置,其特征在于,所述可见卫星信噪比特征包括:有效可见卫星信噪比均值、有效可见卫星信噪比方差、有效可见卫星信噪比中位数及无效可见卫星占比,所述根据所述N组可见卫星信噪比特征,对所述当前的可见卫星信噪比特征进行修正,以生成目标可见卫星信噪比特征,包括:
计算N+1组所述有效可见卫星信噪比均值对应的第一均值、第一方差及第一中位数;
计算N+1组所述有效可见卫星信噪比方差对应的第二均值、第二方差及第二中位数;
计算N+1组所述有效可见卫星信噪比中位数对应的第三均值、第三方差及第三中位数;
计算N+1组所述无效可见卫星占比对应的第四均值、第四方差及第四中位数;
根据所述第一均值、第一方差、第一中位数、第二均值、第二方差、第二中位数、第三均值、第三方差、第三中位数、第四均值、第四方差及第四中位数,确定所述目标可见卫星信噪比特征。
13.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;以及
与所述处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令,所述指令被所述处理器调用并执行时,实现如权利要求1-6中任一项所述的室内外场景识别方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令被执行时,实现如权利要求1-6中任一项所述的室内外场景识别方法。
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Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8694248B1 (en) * | 2011-02-08 | 2014-04-08 | Brunswick Corporation | Systems and methods of monitoring the accuracy of a global positioning system receiver in a marine vessel |
CN105096319A (zh) * | 2015-09-10 | 2015-11-25 | 北京空间机电研究所 | 一种基于凝视成像的卫星在轨信噪比测试方法 |
CN105611043A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-05-25 | 东莞酷派软件技术有限公司 | 屏幕亮度调节方法、屏幕亮度调节装置和终端 |
CN106248107A (zh) * | 2016-09-22 | 2016-12-21 | 中国电子科技集团公司第二十二研究所 | 一种基于室内地磁轨迹匹配的航迹推断校准方法和装置 |
CN106851584A (zh) * | 2015-12-07 | 2017-06-13 | 高德信息技术有限公司 | 识别移动设备所处环境的方法及装置 |
CN108931802A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-04 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种室内外场景检测方法 |
CN109239749A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-18 | 深圳普创天信科技发展有限公司 | 定位方法、终端及计算机可读存储介质 |
CN109891934A (zh) * | 2017-08-23 | 2019-06-14 | 华为技术有限公司 | 一种定位方法及装置 |
CN110927757A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-03-27 | 广东星舆科技有限公司 | 卫星观测数据的质控方法、装置及定位装置 |
CN111045052A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-04-21 | 广东星舆科技有限公司 | 一种智能终端伪距差分定位及质量控制方法 |
-
2020
- 2020-11-02 CN CN202011205236.0A patent/CN112381126B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8694248B1 (en) * | 2011-02-08 | 2014-04-08 | Brunswick Corporation | Systems and methods of monitoring the accuracy of a global positioning system receiver in a marine vessel |
CN105096319A (zh) * | 2015-09-10 | 2015-11-25 | 北京空间机电研究所 | 一种基于凝视成像的卫星在轨信噪比测试方法 |
CN105611043A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-05-25 | 东莞酷派软件技术有限公司 | 屏幕亮度调节方法、屏幕亮度调节装置和终端 |
CN106851584A (zh) * | 2015-12-07 | 2017-06-13 | 高德信息技术有限公司 | 识别移动设备所处环境的方法及装置 |
CN106248107A (zh) * | 2016-09-22 | 2016-12-21 | 中国电子科技集团公司第二十二研究所 | 一种基于室内地磁轨迹匹配的航迹推断校准方法和装置 |
CN109891934A (zh) * | 2017-08-23 | 2019-06-14 | 华为技术有限公司 | 一种定位方法及装置 |
CN108931802A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-04 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种室内外场景检测方法 |
CN109239749A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-18 | 深圳普创天信科技发展有限公司 | 定位方法、终端及计算机可读存储介质 |
CN111045052A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-04-21 | 广东星舆科技有限公司 | 一种智能终端伪距差分定位及质量控制方法 |
CN110927757A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-03-27 | 广东星舆科技有限公司 | 卫星观测数据的质控方法、装置及定位装置 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
Wide Area Remote Sensing Image On Orbit Target Extraction and Identification Method;Zongling Li等;《2019 IEEE International Conference on Signal, Information and Data Processing (ICSIDP)》;20200821;第1-8页 * |
周波等.基于 ADS-B 的新型跟踪监视算法.基于 ADS-B 的新型跟踪监视算法.2014,第21卷(第7期),第41-45、55页. * |
基于位置和功率协同优化的煤矿工作面可见光通信光源分布;游春霞等;《中国激光》;20190430;第46卷(第4期);第1-8页 * |
陈恺等.基于JAVA的空管自动化主备同步监测***设计.《工业控制计算机》.2020,第33卷(第4期),第4-7页. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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