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公开(公告)号:CN113596731A
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN202110936162.6
申请日:2021-08-16
Applicant: 吉林建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的ZigBee惯性辅助快速定位系统,包括:多个参考节点,其设置在室内的不同位置;移动节点,其设置在所述室内的移动物体上,所述移动节点与所述多个参考节点交互通信;定位分站,其与所述移动节点交互通信,用于数据的收集、初步处理及传输;协调器节点,其与所述定位分站交互通信,用于数据的汇总和组建ZigBee网络;上位机终端,其与所述协调器节点和定位分站交互通信,用于数据的最终处理。本发明还提供一种基于卷积神经网络的ZigBee惯性辅助快速定位的方法,通过卷积神经网络活动识别模型的训练和参数的调整,预判行人的活动轨迹,提高室内定位的精度。
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公开(公告)号:CN113596731B
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202110936162.6
申请日:2021-08-16
Applicant: 吉林建筑大学
IPC: H04W4/021 , H04W4/029 , H04W4/33 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的ZigBee惯性辅助快速定位系统,包括:多个参考节点,其设置在室内的不同位置;移动节点,其设置在所述室内的移动物体上,所述移动节点与所述多个参考节点交互通信;定位分站,其与所述移动节点交互通信,用于数据的收集、初步处理及传输;协调器节点,其与所述定位分站交互通信,用于数据的汇总和组建ZigBee网络;上位机终端,其与所述协调器节点和定位分站交互通信,用于数据的最终处理。本发明还提供一种基于卷积神经网络的ZigBee惯性辅助快速定位的方法,通过卷积神经网络活动识别模型的训练和参数的调整,预判行人的活动轨迹,提高室内定位的精度。
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