共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
目前行人航迹推算逐渐成为室内定位研究与应用的热点。针对利用陀螺仪推算行人航向时存在较大累积误差的问题,本文提出了一种基于智能手机传感器的行人航向解算算法。该算法根据陀螺仪输出的角速度数据与手机传感器参数计算合适的阈值,实时调节PI调节器的误差补偿系数,对预处理后加速度计和磁力计数据解算的航向角进行补偿,并与陀螺仪数据互补滤波融合,得到融合后的航向角。试验基于低成本智能手机,分别在磁场强弱环境下采集手机传感器数据,对比分析本文算法与传统互补滤波算法及九轴数据融合算法在推算行人航向时的精度。试验结果表明,在室内磁干扰较强的环境下,本文算法与传统互补滤波算法、九轴数据融合算法相比定位精度分别提升了68.4%和65.9%,平均航向误差分别减小了3.4°和1.8°,验证了本文算法有较好的抗磁干扰性能,提高了行人航向角解算的可靠性。 相似文献
2.
3.
从大规模短期规则采样的手机定位数据中识别居民职住地 总被引：1，自引：0，他引：1
使用大规模手机定位数据获取居民职住地分布是大数据趋势下城市研究的新兴技术。然而,现有的研究主要使用了长期不规则稀疏采样的手机通话数据,对短期规则采样的手机定位数据缺乏尝试。基于大规模短期规则采样的手机定位数据,提出了一种居民职住地识别的方法。这是首次从大规模短期规则采样的手机定位数据中进行居民职住地识别的尝试,并对识别结果进行了较全面的验证。该研究成果为职住平衡等相关城市问题研究探讨了一种新型大规模数据源的可行性,在低成本大幅度提高相关研究的样本代表性和分析结果可靠性上具有重要意义。 相似文献
4.
基于手机传感器的行人航位推算(PDR)作为一种不依赖外部信息和硬件就可以自主定位导航的方法,在室内环境下试图去普及应用。老年人与年轻人在步频与步幅上有很大差异,常用的年轻人步态降噪方法并不适用于老年人,大大降低PDR的定位精度。针对该问题,本文以手机内加速度传感器信号为数据依据,以检测老年人步数为研究目标,采用卡尔曼滤波、巴特沃斯低通滤波、集合经验模态分解等方法,确定老年人的步数。通过对比分析,确定基于集合经验模态分解的降噪方法,对老年的检步精度达到98%以上,较采用卡尔曼滤波与巴特沃斯低通滤波的方法提高了19.4%。 相似文献
5.
行人导航状态的自动识别是行人导航研究的一个难点问题,对提升行人导航软件服务的精准反馈与改善导航性能至关重要,此方面已有的研究工作很少。本文提出了一种基于有限状态自动机的行人导航状态匹配算法,其核心思想是在识别行人动作基础上匹配行人当前导航状态。利用谷歌眼镜及智能手机采集的多种传感器数据对行人动作进行识别,得到其动作特征参数;然后将行人导航状态分为熟悉、陌生及迷路3类,根据有限状态自动机理论建立状态转移模型,设计基于该模型的行人导航状态匹配算法;最后,实现状态匹配算法,通过试验对该算法的有效性进行验证。试验结果表明,该算法能够较好地识别行人导航过程中的状态转移,其中对熟悉向陌生状态转移识别准确度较高,对迷路状态识别准确度达到90%。 相似文献
6.
城市土地利用是人的活动与城市物质空间交互所表现出的综合结果,因此人的活动与城市土地利用功能密切相关;具有不同时间段人的活动的空间聚集与分散规律的区域,其所属的社会功能属性亦不相同。随着大数据时代的到来,以居民手机数据为代表的基于位置的服务数据（local basic service,LBS）大量出现,使得实现时空全覆盖和精细化地监测城市人的活动成为可能。因此,利用手机数据的优势,能够实现从人的角度来区分识别城市用地功能类型。利用手机通话详单数据（call detail records,CDRs）提取面向地块尺度的居民通话聚合时序特征,提出了一种城市土地利用类型谱聚类识别方法。以武汉市为例进行实验分析,结果表明,该方法识别城市土地利用的平均精度为54.6%,为探知城市土地利用空间分布提供了一个有效的方法。 相似文献
7.
针对城市功能结构认知的不足,空间规划的需求和可持续城市的转变,该文以城市大数据为依托,以交通小区为最小研究单元,提出一种利用电子地图POI数据与交通小区结合识别城市功能区的方法.把高等级道路划分交通小区作为最小研究单元,使用电子地图POI数据的标签,精细化识别交通小区的功能区属性,利用层次分析法识别城市主要功能结构.以上海市主城区为例进行实验,结果表明:①上海市主城区城市功能以市中心为圆心呈现明显层次性,商业用地、居住用地、工业用地依次分布;②以交通小区为研究单元,能够对复杂城市功能区进行有效识别.该方法有利于城市空间结构优化与规划的合理制定. 相似文献
8.
面向室内外一体化行人导航应用,针对室内外导航数据的不同特点和相互关系,提出一种行人导航地图数据模型。从数据采集与处理、数据组织、数据管理以及数据发布等几个方面研究探讨地图制作与表达方法。 相似文献
9.
由于地下环境无导航卫星系统定位信号,导致地面常用的定位方法无法在地下空间内使用,而传统利用手机惯性传感器进行航位推算,往往需要固定手机姿态或联合其他无线定位方式来对步态及定位累积误差进行识别校正。为方便人们使用,减少额外硬件布置,避免无线信号间出现干扰,本文通过对步态检测算法进行改进,消除手机姿态对识别步态信息的影响,同时利用地下空间人们行走路径较为规则这一特点,提出了以路径的方向为特征对累积误差进行校正。选取了教学楼地下一层为试验区,结果显示当采样频率为50 Hz时,平均定位误差在2 m以内。 相似文献
10.
通过手机信令数据提取人们在使用手机时记录下来的基站位置和服务时间,用以识别居民出行的职业地和居住地。在分析提取到的手机信令数据时,由于数据采集、整合的质量问题,需要对手机信令数据进行提取、清洗、关联等预处理,在预处理后的标准化数据的基础上,通过搭建数学算法、模型来识别职业地和居住地,用以辅助城市交通调查、规划。 相似文献
11.
12.
13.
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(9)
在基于视频的多目标运动跟踪中,目标检测和重识别具有很强的相关性。目前常将目标检测和重识别网络分别进行训练和使用,因此实时跟踪速度不能达到要求。针对多目标跟踪(multiple object tracking,MOT)中行人身份切换和跟踪丢失问题,将行人重识别模块进行遮挡优化并嵌入行人检测网络,由此提出了一种基于中心点检测和重识别的多行人跟踪算法。首先建立了行人运动模型,通过中心点检测得到行人最优状态估计;然后根据深层特征融合的行人重识别模型,利用马氏距离和余弦距离增强行人身份辨别能力;最后利用匈牙利算法进行在线数据关联,同时利用卡尔曼滤波剔除不准确的结果,对未关联的丢失目标做运动预测。利用所提算法和其他跟踪算法分别在MOT15、MOT16、MOT17数据集上进行多行人跟踪对比实验,结果表明,所提算法的多目标跟踪精度(multiple object tracking accuracy,MOTA)分别为63.5、72.4、70.9,正确识别的检测和计算的检测数的比值(identity F1-measure,IDF1)最优,且保证了实时跟踪速率,验证了所提跟踪算法的有效性。 相似文献
14.
个体轨迹数据已经广泛用于人群活动的研究中。在静止的局部空间开展的活动是个体日常生活的基本元素,在轨迹数据中对应停留部分。因此学者常从轨迹数据中识别停留来研究个体活动信息。然而,轨迹数据的时间采样间隔会对停留识别带来影响。针对该问题,首先提出了一个框架,量化不同持续时间长度的活动在不同时间采样间隔的轨迹数据中被识别为停留的概率。其次,考虑到个体出行网络依赖于停留识别结果,基于该框架,研究分析了时间采样间隔对出行网络分析结果的影响。最后,利用该框架分别对深圳市居民出行调查数据和手机轨迹数据进行了分析。研究表明,在面向人群活动的研究和应用中,该框架能支持时间采样间隔的选择决策和面向活动类型的研究结果评价。 相似文献
15.
本文提出了以地理空间数据为支撑,结合手机信令、POI等多源数据刻画城市居民出行特征的方法。首先将信令数据与地理信息区块绑定,根据时间特征和地理区块的社会属性,识别居民的基本职住娱信息;然后综合民生POI点、出行特征拓展关键词、图谱等多源数据,运用工作日通勤分析模型和节假日出行特征提取模型,识别用户的通勤距离、通勤方式、日均通勤频次、周均工作时长、节假日出行场景、出行频次、驻留时长等内容,并形成涵盖职住娱信息的出行特征类标签集。以成都市为例,采集连续1个月的手机信令数据和同时期的POI等数据,验证了该方法的可行性,该成果作为反映城市实际人口规模数量和空间分布特征的城市人口地图大数据产品的重要内容,为政府部门、商企用户开展相关分析业务提供数据支撑。 相似文献
16.
17.
北斗卫星导航系统已于2020年实现全球覆盖。在开阔的室外环境,北斗可提供厘米级的定位服务,正向着更泛在、更融合、更智能的综合时空体系迈进。目前高精度室内定位技术处于百花齐放、百家争鸣的状态,尽管苹果支持的超宽带技术在市场中拥有优势,但是5G、音频和蓝牙测角等可支持所有大众手机的技术在市场中也具备竞争力。室内定位目前主要面临部署成本高、定位精度低、信号覆盖范围小和系统泛化能力差等难题。多源融合定位技术是解决这些难题的重要途径之一,特别地,融合低成本惯导定位源和高精度射频/音频定位源是目前具备实用价值的融合定位组合。行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)定位源具有抑制积分误差累积的优势,但是由于用户手机握持姿态的复杂性和手机惯性传感器硬件的差异性,其在相对定位精度、手机泛化能力和多握持姿态支撑等方面也存在劣势,此外,受步频的影响,PDR定位源的位置更新率低于2 Hz。为了实现低成本、高精度和广覆盖的室内定位解决方案,本文提出了一种数据与模型双驱动的多源融合定位新范式,其中数据驱动的PDR部分通过构建神经网络模型,训练加速度传感器和陀螺仪测量值特征,学习速度变化矢量,推算高精度行人航迹,模型驱动部分为将数据驱动输出的相对航迹与高精度定位源输出的观测量通过扩展卡尔曼滤波,实现融合定位输出。试验结果表明,基于数据驱动的PDR方法可提供20 Hz的位置更新率,与高精度音频定位源融合,可实现0.23 m的动态定位精度。 相似文献
18.
以雅鲁藏布江源区为研究对象,以Landsat5 TM图像为数据源,根据不同草地类型的波段组合特征,结合源区1∶100万植被类型图、DEM和NDVI数据,构建草地判别规则,利用决策树分类法对雅鲁藏布江源区草地类型进行遥感识别。研究结果表明:①不同类型草地因其生境不同,利用不同波段组合特征进行草地类型识别能够达到较好的效果;②与传统的监督分类法相比,基于波段组合特征的决策树分类法具有较高的识别精度(总体精度提高了15.4%,Kappa系数提高了0.225);③在海拔4 400～5 000 m区域内,固沙草草原面积最大,其次为矮嵩草和小嵩草混生草甸,再次为变色锦鸡儿和金露梅灌丛,藏北嵩草草甸面积最小。 相似文献
19.
针对大范围内住宅建筑图斑自动识别较为困难的问题,该文提出基于决策树模型的分类方法,利用基础测绘中高精度的建筑数据、地理省情监测数据、POI数据、DSM、DEM、腾讯大数据等,以建筑物本身特征和建筑物不同邻域内建筑类型相关因素的空间特征作为决策变量,分别采用QUEST、CHAID、C&RT和C5.0算法构建用于住宅分类识别的决策树模型并进行优选。以济南市(不含原莱芜市)为研究区域进行了实验,结果显示4个模型均未出现过拟合现象,可以用于住宅建筑图斑识别。 相似文献
20.
《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(5)
随着机器人技术的不断发展与实践,大量的服务机器人出现在商场、学校、医院以及餐厅等人流量较大的应用场景中。行人在接打电话或使用手机时,难以细致观察周围路况,易与运动中的机器人发生擦碰,因此高动态的工作环境对机器人运动规划提出了较高的要求。为了提高机器人在高动态复杂场景中的运动能力和智能化水平,提出了一种融合行人预测信息的局部路径规划算法。该算法以行人相对于机器人的位置和速度作为先验输入信息,创新性地提出了随机器人与行人速度动态变化的组合椭圆行人区域概念,通过对经典动态窗口法中的评分函数进行扩展,实现机器人对行人的智能避让,最大程度地降低因机器人移动对行人原始行动意图造成的干扰。实验证明,该算法可以有效降低机器人与行人发生擦碰的风险,能够在不干扰行人运动的情况下提前做出预判并实现智能绕行。 相似文献