申请/专利权人：江苏达海智能系统股份有限公司

申请日：2023-11-03

公开（公告）日：2024-01-26

公开（公告）号：CN117177174B

主分类号：H04W4/02

分类号：H04W4/02;H04W64/00;H04W4/33;H04W4/021;H04W84/18;H04W28/08;G06F18/25;G06T7/73;G06T7/13;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.26#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明提供了一种基于机器视觉与WSN的室内定位方法及系统，涉及室内定位技术领域，该基于机器视觉与WSN的室内定位方法包括以下步骤：获取室内环境的图像数据；对采集的图像数据进行处理，识别出目标的初步位置信息；部署无线传感器网络；对室内环境进行目标检测，得到目标的二次位置信息；将目标的初步位置信息和目标的二次位置信息进行融合分析，得到目标的最终位置信息。本发明通过融合机器视觉和WSN两种定位方法，可以有效地提高定位的精度，极大地减少位置误差，即使在复杂的室内环境中，有许多阻碍无线信号传播的障碍物，该方法也可以通过机器视觉的补充实现准确定位，提高了定位方法的鲁棒性。

主权项：1.一种基于机器视觉与WSN的室内定位方法，其特征在于，该基于机器视觉与WSN的室内定位方法包括以下步骤：S1、通过图像采集设备获取室内环境的图像数据；S2、通过机器视觉算法对采集的图像数据进行处理，识别出目标的初步位置信息；S3、基于图论法在室内环境中部署无线传感器网络；S4、通过部署的无线传感器网络对室内环境进行目标检测，得到目标的二次位置信息；S5、将目标的初步位置信息和目标的二次位置信息进行融合分析，得到目标的最终位置信息；所述基于图论法在室内环境中部署无线传感器网络包括以下步骤：S31、通过图论法建立无线传感器网络的网络拓扑图，并确定网络拓扑图中各节点之间的连接关系；S32、基于矩阵运算法计算网络拓扑图中每个节点的负载分布，得到每个节点需要发送和接收的数据量；S33、根据每个节点的负载分布结果，通过萤火虫算法调整每个节点的位置，将每个节点的负载达到均衡；S34、根据每个节点的负载均衡结果，确定无线传感器网络在室内环境中部署方案；所述基于矩阵运算法计算网络拓扑图中每个节点的负载分布，得到每个节点需要发送和接收的数据量包括以下步骤：S321、确定网络拓扑图中节点的数量，并建立构建网络拓扑图的邻接矩阵；S322、根据建立的邻接矩阵，计算数据通过不同路径到达每个节点的到达概率；S323、根据每个节点的到达概率，分别计算每个节点的接收负载和发送负载；所述根据每个节点的负载分布结果，通过萤火虫算法调整每个节点的位置，将每个节点的负载达到均衡包括以下步骤：S331、将网络拓扑图中每个节点作为萤火虫，并随机将节点放置在室内环境中的机器视觉范围内，得到萤火虫群体；S332、并对随机放置的节点进行荧光素赋值，作为每个节点的吸引力；S333、根据网络拓扑图中每个节点的负载分布，更新每个节点的荧光素；S334、对比当前节点和荧光素浓度低于当前节点的节点，并计算当前节点向荧光素浓度低于当前节点的节点移动的概率；S335、根据计算出的当前节点移动的概率，确定当前节点的移动方向和移动距离，并移动当前节点，更新当前节点的位置；S336、重复步骤S334-S336，直至所有节点的负载达到均衡，并得到调整后的节点位置。

全文数据：

权利要求：

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