室内外场景识别方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供一种室内外场景识别方法，该方法通过移动终端自带的光传感器、加速度传感器、陀螺仪、磁传感器、气压传感器、温度传感器和/或全球定位系统部件中的一个或多个采集与所述移动终端当前的状态及其所处场景相关的数据，并基于所采集的数据来判定所述移动终端当前所处的场景是室内还是室外。该方法通过利用手机自带的传感器而不利用任何先验信息来进行数据采集、分析及识别室内外场景识别，可作为能够运行在手机后台的轻量级服务，具有准确率高、检测时延短、能耗低、普适性广的特点。
【专利说明】室内外场景识别方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明属于无线定位及上下文智能感知【技术领域】，尤其涉及识别室内外场景的方 法。
【背景技术】
[0002] 现在的移动终端已经成为环境感知和人群通讯交流的重要平台，有效的室内外场 景识别方法能够为终端应用提供最有用的环境信息，因此能够有效提高移动终端的表现。 例如，在基于位置服务方面，GPS在室外环境可以给出比较精确的推断，然而在室内由于卫 星视距受阻的原因而表现很差。在移动数据服务方面，在室内，移动手机能够扫描到更多信 号强度更强的WiFi信号，而在室外，无线连接效果相对较差。因此，如果能够比较准确地侦 测室内外场景，对于GPS和WiFi的扫描和开关策略以及图像自动识别、场景和活动感知、室 内定位等依赖于工作场景的服务提供指导作用。可见，室内外场景识别方法有很大的实用 价值和研宄价值。
[0003] 现有的定位和导航服务并不能完全依靠通过GPS信号的可用性和准确度来推断 出周围的环境类型，而且典型的GPS模块面临着能耗高，启动、扫描、计算时间长导致的速 度慢和效率低等问题。
[0004] 目前主要有以下几类常用的室内外场景识别方法：
[0005] 第一类是使用一些专用的设备来帮助室内外场景识别。这种方法的基础设施的预 部署代价比较高，限制了普适性识别的灵活性和规模性。
[0006] 第二类是通过指纹采集的方法感知周围环境信息来进行逻辑定位。手机终端在不 同的地点采集周围环境信息。该方法面临指纹采集费时费力的问题，并要求中央服务器存 储大量数据并响应用户请求，因而很难被广泛地应用到室内外场景识别
[0007] 第三类是通过图像处理和模式识别的方法来研宄室内室外图片分类和自动图片 标记。这种方法计算复杂度高，而且需要精准的用户输入，难以普遍应用。
【发明内容】
[0008] 因此，本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种融合多种传感器的 室内外场景识别方法。
[0009] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
[0010] 一方面，本发明提供了一种室内外场景识别方法，包括：
[0011] 步骤1，通过移动终端自带的多个传感器中的一个或多个采集与所述移动终端当 前的状态及其所处场景相关的数据，其中所述多个传感器包括加速度传感器和陀螺仪；
[0012] 步骤2,基于所采集的数据来判定所述移动终端当前所处的场景是室内还是室外； 其中所述步骤2包括：
[0013] 步骤21)根据陀螺仪和加速度传感器采集的数据获取当前的转弯频率，转弯频率 是以单位有效运动时间里的转弯次数来衡量的，有效运动时间是指某个时间段内人处于运 动状态下的时间之和；
[0014] 步骤22)基于转弯频率确定移动终端当前处于室内外的概率。
[0015] 上述方法中，在所述步骤22)如果转弯频率大于设定的转弯频率阈值，则判定处 于室内的概率为1，否则判定处于室外的概率为1，其中，所述转弯频率阈值是基于在实际 室内环境中收集并统计的多个在单位有效时间内转弯次数的平均值来设置的。
[0016] 上述方法中，在所述步骤22)处于室内外的概率如下：
[0017]
【权利要求】
1. 一种室内外场景识别方法，所述方法包括： 步骤1，通过移动终端自带的多个传感器中的一个或多个采集与所述移动终端当前的 状态及其所处场景相关的数据，其中所述多个传感器包括加速度传感器和陀螺仪； 步骤2,基于所采集的数据来判定所述移动终端当前所处的场景是室内还是室外；其 中所述步骤2包括： 步骤21)根据陀螺仪和加速度传感器采集的数据获取当前的转弯频率，其中转弯频率 是以单位有效运动时间里的转弯次数来衡量的，有效运动时间是指某个时间段内人处于运 动状态下的时间之和； 步骤22)基于转弯频率确定移动终端当前处于室内外的概率。
2. 根据权利要求1所述的方法，在所述步骤22)如果转弯频率大于设定的转弯频率阈 值，则判定处于室内的概率为1，否则判定处于室外的概率为1，其中，所述转弯频率阈值是 基于在实际室内环境中收集并统计的多个在单位有效时间内转弯次数的平均值来设置的。
3. 根据权利要求1所述的方法，在所述步骤22)处于室内外的概率如下：
其中，f表示当前检测到的转弯频率，σ表示人在单位有效运动时间内能产生的最大 转弯次数，(^表示处于室内的概率，C。处于室外的概率。
4. 根据权利要求1所述的方法，在所述步骤22)中处于室内的概率为C :
处于室外的概率Q=I-C1，其中f表示当前检测到的转弯频率，〇表示人在单位有效 运动时间t内能产生的最大转弯次数，ε表示对不发生转弯时间段的计数，在没有发生转 弯时，ε根据所设置的陀螺仪或加速度传感器采样频率q来计数，每采样一次数据，对应ε 加1，每当判定发生一次转弯时，对ε进行更新，更新后的ε值为原ε值除以最新统计的 转弯次数。
5. 根据权利要求1所述的方法，其中所述多个传感器还包括光传感器，所述步骤2还包 括： 步骤23)利用光传感器采集移动终端当前所处环境的光强； 步骤24)将所采集的光强与光强阈值相比较以确定移动终端当前处于室内外的概率， 其中所述光强阈值随一天中不同的时间段而不同； 所述步骤24)包括：假设移动终端当前所处地点的日出时间为?；和日落时间为Ts，当 前时间为t，当前采集的光强为L，则： 从日出后半小时到日出后两小时，设定光强阈值μ= 其中以1表示日出 后光强在两个小时之内能达到的最大值； 从日落前两小时到日落前半小时，设定光强阈值μ= (t_Ts+2); 从日出后两小时到日落前两小时，设定光强阈值μ=U1; 在上述三个时间段，如果当前采集的光强L>μ，确定处于室外的概率为1，如果当前 采集的光强L<μ时，确定处于室内的概率为（μ-L)/μ; 从当天日落开始到第二天日出，设定光强阈值μ=μ2，其中μ2表示统计的日落后半 小时内室外光强能达到的平均值； 当L>μ时，确定处于室内概率为Pl，P1e[0.8,0.9]; 当L〈μ且当前时刻t处于深夜时刻^到?\之间时，确定处于室内概率为p1; 当L〈μ且当前时刻t处于日落Ts到深夜时刻ti之间时，则分别设置两个更小的阈 值μ3和μ4，μ2>μ3>μ4>〇,当μ3〈L〈以2时，设置处于室内概率为p2,p2e[〇. 7, 0. 8]，当 μ4α〈μ3，设置处于室内概率为P3，p3e[〇. 6,0. 7]，当L彡以4时，设置处于室内概率p4， p4e[〇· 3, 0· 4]。
6. 根据权利要求5所述的方法，所述步骤24)还包括： 对于日出后的半小时内与日落前半小时内，将每分钟采集的光强数据的平均值存放在 一个滑动窗口中，统计滑动窗口中存在下降或上升趋势的相邻数值对的数量超过滑动窗口 长度的一半时，确定处于室外的概率为1，否则设置处于室内外的概率各为〇或0.5。
7. 根据权利要求1所述的方法，其中所述多个传感器还包括全球定位系统部件，所述 步骤2还包括： 对移动终端的全球定位系统部件收到的可见卫星信息进行解析并获取每个可见卫星 信号的信噪比，当其信噪比不为空且大于零时，判定该卫星可见，从而统计出当前可见卫星 数量； 如果当前可见卫星数量小于设定的卫星数量阈值，则判定处于室内的概率为1而处于 H r_ U 室外的概率为〇 ;否则确定处于室内的概率为τ，而处于室外的概率为其中S表示当 S S 前可见卫星数量，H表示所设定的卫星数量阈值，其基于统计的室内环境中可见卫星数量的 平均值来设置。
8. 根据权利要求1所述的方法，其中所述多个传感器还包括温度传感器，所述步骤2还 包括： 利用温度传感器来收集当前环境温度数据，并定期通过移动终端的可用的网络连接获 取该移动终端当前所在地理区域的室外温度； 如果所获取的室外温度与当前环境温度的差值的绝对值大于所设定的温度阈值，则确 定移动终端当前处于室内的概率为1，否则将处于室内外的概率分别设置为0或者0. 5。
9. 根据权利要求1所述的方法，其中所述多个传感器还包括气压传感器，所述步骤2还 包括： 当利用气压传感器检测的当前气压与室外气压基准值的差的绝对值大于设定的气压 阈值时，判定处于室内的概率为1，否则将处于室内外的概率设置为〇或者〇. 5，其中室外气 压基准值的初始值是通过下面的方式确定的： 当利用除气压传感器之外的其他一个或多个传感器采集的数据确定处于室外的概率 高时，利用气压传感器在一定时间段内采集若干个气压值并将所采集的气压值的平均值作 为对应场景的初始的室外气压基准值。
10. 根据权利要求9所述的方法，所述步骤2还包括通过下列方式动态调整室外气压基 准值： 当判定为处于室内时，对于当前一定时间段内采集到的连续的且变化缓慢的若干个气 压值，计算该时间段内的气压变化值，并设置当前的室外气压基准值为原有的室外气压基 准值加上该气压变化值； 当除气压之外的其他传感器判定当前处于室外的概率高时，对当前一定时间段内采集 到若干个气压值重新求平均值，并将其设置为室外气压基准值。
11. 根据权利要求1所述的方法，其中所述多个传感器还包括气压传感器，所述步骤2 还包括： 记录气压传感器最近几次采集的气压值，计算所采集的气压值两两之间的差值，如果 最大差值的绝对值大于设定的阈值时，判定处于室内的概率为1。
12. 根据权利要求1所述的方法，其中所述多个传感器还包括地磁传感器，所述步骤2 还包括： 利用磁传感器收集地磁数据，计算单位时间内所采集的磁场强度的方差，将经计算得 到的方差保存在一个滑动窗口，对于一段时间内在滑动窗口中保存的方差求平均值A; 如果该平均值A大于设定的磁场强度变化方差阈值Q，S2<Q<Si，则设置处于室内的 概率为AziS1，其中S1表示对实际环境进行统计得到的室内磁场强度变化方差的平均值，S2 表示对实际环境进行统计得到的室外磁场强度变化方差的平均值，如果A/SJ1，则设置处 于室内的概率为1 ;如果该平均值A小于Q，则处于室外的概率为S2/A，如果S2/A多1，则设 置处于室外的概率为1。
13. 根据上述任一权利要求所述的方法，所述步骤2还包括： 当基于所述多个传感器中的一个或多个采集的数据得到多个室内概率和室外概率时， 对各个传感器对应的室内概率和室外概率分别进行加权求和，如果室内概率的总和大于室 外概率的总和，则判定移动终端处于室内，否则判定移动终端处于室外。
14. 根据权利要求13所述的方法，所述步骤2还包括在进行加权求和时，通过下列方式 调整各个传感器对应的室内概率和室外概率的权重： 1) 在晴朗白天，当光传感器可用时，为光传感器对应的室内概率和室外概率赋予较大 的权重，而在日落后到第二天日出前，降低光传感器对应的室内概率和室外概率的权重； 2) 在阴雨天或者雾霾天，降低光传感器对应的室内概率和室外概率的权重； 3) 当光传感器不可用时，降低光传感器对应的室内概率和室外概率的权重； 4) 当基于其中一个传感器对应的室内或室外概率为1时，提高该传感器对应的室内概 率和室外概率的权重。
15. 根据权利要求14所述的方法，所述多个传感器还包括接近传感器，所述步骤2还包 括利用接近传感器检测光传感器附近是否有障碍物遮挡，从而判定光传感器是否可用。
16. -种室内外场景识别方法，所述方法包括： 步骤1，通过移动终端自带的光传感器、加速度传感器、陀螺仪、磁传感器、气压传感器、 温度传感器和全球定位系统部件采集与所述移动终端当前的状态及其所处场景相关的数 据；其中所采集的数据包括与多个指标相关的信息，所述多个指标包括光强、地磁强度、温 度、气压、转弯频率和可见卫星数量；其中所述转弯频率是以单位有效运动时间里的转弯次 数来衡量的，有效运动时间是指某个时间段内人处于运动状态下的时间之和； 步骤2,分别基于与每个指标相关的信息确定所述移动终端处于室内和室外的概率； 步骤3,给各个指标对应的室内外概率设置相应的权值，并对各个指标对应的室内概率 和室外概率分别进行加权求和，如果室内概率的总和大于室外概率的总和，则识别移动终 端当前所处的场景为室内，否则为室外。
17. 根据权利要求16所述的方法，所述步骤3还包括通过下列方式调整各个指标对应 的室内概率和室外概率的权重： 1) 在晴朗白天，当光传感器可用时，为光强对应的室内概率和室外概率赋予较大的权 重，而在日落后到第二天日出前，降低光强对应的室内概率和室外概率的权重； 2) 在阴雨天或者雾霾天，降低光强对应的室内概率和室外概率的权重； 3) 当光传感器不可用时，降低光强对应的室内概率和室外概率的权重； 4) 当基于其中一个指标对应的室内或室外概率为1时，提尚该指标对应的室内概率和 室外概率的权重。
18. -种室内外场景识别系统，所述系统包括： 数据采集装置，通过移动终端自带的光传感器、加速度传感器、陀螺仪、磁传感器、气压 传感器、温度传感器和全球定位系统部件采集与所述移动终端当前的状态及其所处场景相 关的数据；所采集的数据包括与多个指标相关的信息，所述多个指标包括光强、地磁强度、 温度、气压、转弯频率和可见卫星数量；其中所述转弯频率是以单位有效运动时间里的转弯 次数来衡量的，有效运动时间是指某个时间段内人处于运动状态下的时间之和； 场景识别装置，用于分别基于与每个指标相关的信息确定所述移动终端处于室内和室 外的概率，以及给各个指标对应的室内外概率设置相应的权值，并对各个指标对应的室内 概率和室外概率分别进行加权求和，如果室内概率的总和大于室外概率的总和，则识别移 动终端当前所处的场景为室内，否则为室外。
【文档编号】G01C21/16GK104457751SQ201410663505
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年11月19日 优先权日:2014年11月19日
【发明者】罗海勇, 赵方, 贾红娓, 苏帅, 蒋超 申请人:中国科学院计算技术研究所