基于群智感知的移动位置识别关键技术研究

发布时间：2020-09-02 10:31

【摘要】：随着移动智能终端的发展,人们获取和分享位置信息越来越方便快捷,其内容也从文字转变为图像、文本和智能终端的传感器数据等各种位置相关的数据。充分利用这些丰富的数据,不仅能够获取移动用户自身的物理坐标,而且还能识别用户关注目标的逻辑位置语义,这对实现各种基于位置的服务具有重要意义。同时,群智感知作为一种新型感知模式,能够使参与用户有意识或者无意识地收集大规模、复杂的数据,具有成本低、灵活度高和覆盖范围广等优点。因此,本文关注利用群智感知模式收集位置指纹,并研究移动位置识别关键技术。本文分别从位置指纹库构建、移动位置识别和指纹库维护三个角度出发,以数据收集高效性、位置识别准确性和系统部署低开销为研究目标,提出了相应的方法和关键技术,并构建基于群智感知的移动位置识别系统验证平台。具体来讲,本文的主要贡献如下:(1)面向高效数据收集的群智感知任务分配方法。构建位置指纹库需要为数据收集的参与者分配任务并规划路径,这些任务具有时间敏感性和异构性。根据木桶原理,完成所有任务的时间由最后一个完成任务的参与者决定,我们确定了最长时间最小化的任务分配优化目标。针对该目标,我们提出了基于密母(Memetic)的双向变邻域搜索算法,其中,设计了启发式策略来初始化分配的路径,并设计了双向变邻域搜索结构来调整边界任务;同时,针对参与者的变动性,我们设计了任务再分配模式和轻量级的快速替代算法。通过实验验证,该方法在任务分布异构的场景下提高了任务完成的效率。(2)基于富指纹的移动位置识别方法。富指纹数据除了图像和位置标签,还包含其它丰富的传感器感知的数据。为了利用富指纹实现更加精确的移动位置识别,我们首先提出了以目标坐标为中心的指纹搜索机制,其利用加速度计的坐标矩阵变换获得倾斜角来推算出目标坐标,从而确定精准的指纹搜索空间并建立了子区域重叠的非视觉索引结构;然后,提取指纹库中所有图像的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点,用分层聚类建立词汇树的方法来训练码本,并建立基于视觉词的倒排索引结构来减少不必要的指纹匹配。经过实验验证,该方法能够提高位置识别的准确度。(3)面向精简指纹库的优质指纹选择方法。由于群智感知构建的指纹库冗余多,并且指纹质量良莠不齐,这会浪费移动终端宝贵的硬件资源,需要我们选择优质指纹构建精简指纹库来实现系统的低开销部署。一方面,根据指纹库应具有空间分布多样性的原则,我们提出了自适应空间聚类算法对同一目标的所有指纹分层自适应K-means聚类,使其在方向、角度和距离方面具有多样性。另一方面,根据优质指纹应具有空间显著性的原则,我们提出了公共显著特征点(CSF)的概念,并设计基于自适应聚类的公共显著点检测算法(SAC-CSFD)来选择优质指纹,该算法利用局部敏感哈希索引技术,把图像库中的SURF特征点量化为哈希码,通过判断图像含有的CSF数量来选择高质量指纹。通过实验验证,该方法能够在保证准确率的前提下选择优质指纹。(4)基于群智感知的移动位置识别系统设计与实现。为验证系统的可行性和实用性,我们设计了基于群智感知的移动位置识别系统,实现了指纹采集、任务分配、指纹选择和位置识别等功能模块。综上,从指纹库构建、移动位置识别和指纹库维护三个角度出发,我们实现了一个基于群智感知的移动位置识别系统,提出了一系列解决方法,并通过实验验证其有效性,从而为基于群智感知的位置服务提供了重要的理论和技术支撑。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TP212.9
【图文】：

群智感知作为一种新型感知手段，将大量用户的移动终端设备作为基本感知单逡逑元，借助多种通信方式进行协作，实现感知任务的分发和感知数据的收集，最终完逡逑成大规模、复杂的社会感知任务［３］。如图１－２所示，针对本文的指纹收集形式，该感逡逑知模式可以分为三个模块：基础指纹库构建模块、用户位置查询模块和指纹库动态逡逑更新模块。逡逑基础指纹库构建模块招募志愿者并利用其移动终端完成参与指定位置的任务。逡逑感知任务的数据主要是通过参与者下载平台提供的Ａ：ｐｐ，来完成移动终端的各种传逡逑感器数据的收集，这些数据通过ＷｉＦｉ、ＧＳＭ网络传输到服务器端，经过指纹过滤存逡逑入指纹库。在服务器端，一方面，服务器对指纹收集的参与者规划路经，并根据参与逡逑者的贡献提供相应的激励回报。另一方面，服务器对这些感知的数据存储、过滤和逡逑处理。这些数据可以分为三类：人为设置数据、传感器数据和视觉数据。逡逑４逡逑

第一章绪论逡逑该系统要求用户按规则拍两张照片，并根据两张照片的成像距离来计算目标到用户逡逑的距离（如图１－３所示），用该距离辅助实现对室外位置识别。逡逑第一次拍照逦第二次拍照逡逑的镜面逦的镜面逡逑逦：：：：－夕’拍逡逑，逦＿－－－－－摄逡逑十逦邋邋目逡逑Ｖ逦Ｖ逦＊ｓ？＊ｗ逡逑成像距离１逦成像距离２逡逑图１－３邋ＣａｍＬｏｃ采用两次成像来判断用户到目标的距离逡逑众多学者对指纹的匹配提出相关方法，这种被称为“参与式感知”或者“移动逡逑群智感知”的感知模式，能够利用手机端更加丰富的传感器数据实现对目标的位置逡逑指纹识别。结合以上和移动位置识别的相关工作，我们利用移动设备（如智能手机）逡逑端强大的感知功能，综合运用群智感知技术，实现利用富指纹数据和图像搜索技术逡逑实现对目标更加准确地识别。逡逑１．４．３精简指纹库逡逑群智感知作为一种新型感知模式，能够招募一批志愿者有意识或者无意识地收逡逑集大规模、复杂的感知任务［３］。然而，这些群智感知的位置指纹库含有大量的冗余逡逑数据

任务数量很少；但是，有的区域任务分布稠密，参与者花费较短的行走时间，却完成逡逑任务数量很多。逡逑如图２－１所示，在时间敏感的群智感知平台上，云端的服务器负责分配任务并为逡逑每个参与者规划路径，需要实时掌握每个参与者的位置；每个参与者根据指定的路逡逑径完成任务并得到奖励。他们之间的交互步骤如下：首先，每个参与者利用ＧＳＭ、逡逑３Ｇ／４Ｇ或者Ｗｉｎ、蓝牙等向服务器发送所在位置。其次，服务器根据要完成的任务逡逑数量及其位置，设计每个参与者的路径，使总体时间最小化。然后，每个参与者根据逡逑所指定的路径完成分配的任务，并将其上传到云端的服务器。最后，服务器根据每逡逑个人的贡献设计奖励／报酬，并分配给参与者。因此，本章关注如何在服务器端为参逡逑与者设计高效的任务分配方案，来实现总体时间最小化的优化目标。与该任务分配逡逑目标相似的是距离相关的优化目标成果

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本文编号：2810482