基于定位信号强度的室内外定位方法、装置及计算机设备与流程

本申请涉及地理信息系统位置服务技术领域，尤其涉及一种基于定位信号强度的室内外定位方法、装置及计算机设备。

背景技术

场景信息的挖掘能够为上层的应用提供重要的环境信息。对于快递、外卖等业务场景，在进行兴趣点(pointofinteresting，poi)数据采集时，通常需要采集用户的室内外信息，以对用户的室内外环境切换行为进行判断。

目前，识别用户的室内外行为，多是通过全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)结合终端中安装的多种传感器，以及地图上的基础地物(建筑物)的方式实现的，在gps信号缺失时，利用各种传感器采集的数据计算用户的行为轨迹，进而通过查看用户的行为轨迹是否落在基础地物轮廓内部，来确定用户处于室内或者室外。这种方式需要依赖较多的传感器，并依赖基础地物，并且，当gps信号的定位精度偏移量较大时，会导致确定出的室内外行为的准确性较差。

技术实现要素：

本申请的提出一种基于定位信号强度的室内外定位方法、装置及计算机设备，用于解决现有技术中确定用户的室内外行为需要依赖多种传感器、以及定位准确率低的技术问题。

本申请一方面实施例提出了一种基于定位信号强度的室内外定位方法，包括：

获取终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比；

根据所述多个定位信号的多个信噪比，确定所述连续时间段内的信噪比均值；

根据所述信噪比均值，确定所述连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值；

若所述连续时间段内包含连续、且相邻的信噪比极大值及信噪比极小值，则确定所述终端在所述连续时间段内存在室内进出行为。

本申请实施例的基于定位信号强度的室内外定位方法，通过获取终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比，根据多个信噪比确定连续时间段内的信噪比均值，进而根据信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值，当连续时间段内包含连续、且相邻的信噪比极大值及信噪比极小值时，则确定终端在连续时间段内存在室内进出行为。由此，实现了根据定位信号的信噪比识别用户的室内外进出行为，而不依赖gps的定位精度，从而提高了定位结果的准确率；此外，无需依赖多种传感器和基础地物，即可实现定位，提高了方法的适用性。

本申请另一方面实施例提出了一种基于定位信号强度的室内外定位装置，包括：

获取模块，用于获取终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比；

均值确定模块，用于根据所述多个定位信号的多个信噪比，确定所述连续时间段内的信噪比均值；

极值确定模块，用于根据所述信噪比均值，确定所述连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值；

定位模块，用于在所述连续时间段内包含连续、且相邻的信噪比极大值及信噪比极小值时，确定所述终端在所述连续时间段内存在室内进出行为。

本申请实施例的基于定位信号强度的室内外定位装置，通过获取终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比，根据多个信噪比确定连续时间段内的信噪比均值，进而根据信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值，当连续时间段内包含连续、且相邻的信噪比极大值及信噪比极小值时，则确定终端在连续时间段内存在室内进出行为。由此，实现了根据定位信号的信噪比识别用户的室内外进出行为，而不依赖gps的定位精度，从而提高了定位结果的准确率；此外，无需依赖多种传感器和基础地物，即可实现定位，提高了方法的适用性。

本申请再一方面实施例提出了一种计算机设备，包括：处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如本申请一方面实施例所述的基于定位信号强度的室内外定位方法。

本申请又一方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请一方面实施例所述的基于定位信号强度的室内外定位方法。

本申请又一方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时实现如本申请一方面实施例所述的基于定位信号强度的室内外定位方法。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本申请实施例所提供的一种基于定位信号强度的室内外定位方法的流程示意图；

图2为本申请实施例所提供的另一种基于定位信号强度的室内外定位方法的流程示意图；

图3为本申请实施例所提供的又一种基于定位信号强度的室内外定位方法的流程示意图；

图4为低通滤波前后信噪比分布情况对比示例图；

图5为基于定位信号进行室内进出行为识别的识别结果示例图；

图6为本申请实施例所提供的再一种基于定位信号强度的室内外定位方法的流程示意图；

图7为本申请实施例所提供的一种基于定位信号强度的室内外定位装置的结构示意图；

图8为本申请实施例所提供的另一种基于定位信号强度的室内外定位装置的结构示意图；

图9为本申请实施例所提供的又一种基于定位信号强度的室内外定位装置的结构示意图；

图10为本申请实施例所提供的再一种基于定位信号强度的室内外定位装置的结构示意图；以及

图11为本申请一实施例提出的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的基于定位信号强度的室内外定位方法、装置及计算机设备。

图1为本申请实施例所提供的一种基于定位信号强度的室内外定位方法的流程示意图。

如图1所示，该基于定位信号强度的室内外定位方法可以包括以下步骤：

步骤101，获取终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比。

在利用gps进行位置定位时，用户所使用的终端中安装的gps接收机，从gps卫星接收信号，利用接收的信号实现定位。

当用户所处的位置不同时，gps接收机所接收信号的信号强度也不同。比如，用户处于室外时，gps接收机所接收信号的信号强度，通常大于用户处于室内时gps接收机所接收信号的信号强度，用户在室外时gps接收机接收到的信号，其功率通常高于用户在室内时gps接收机接收到的信号。信噪比(signal-to-noiseratio，snr)是描述信号中有效成分与噪声成分的比例关系的参数，其单位是db，用户在室外时gps接收机接收的信号的信噪比，通常高于用户在室内时gps接收机接收到的信号的信噪比。从而，本实施例中，可以获取用户所持的终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比，基于信噪比来进行室内进出行为识别。例如，可以获取终端在一个小时内的多个定位信号。

为了减少数据量，降低数据处理负担，在本申请实施例一种可能的实现方式中，可以对终端在连续时间段内获取的所有定位信号的信噪比，进行序列化处理，以获取多个定位信号的多个信噪比。例如，对于获取的连续时间段内的所有定位信号的信噪比，可以按照时间顺序，将所有的定位信号的信噪比，整理成固定时间间隔的数据流，比如，时间间隔可以为1秒、2秒等。以时间间隔为1秒为例，则对于终端在连续1小时内获取的定位信号的信噪比，可以序列化为3600个离散的数据值，例如，序列化后的数据流为[(1s，23db)(2s，22db)(3s，23db)…(3599s，19db)(3600s，31db)]。通过对获取的连续时间段内的信噪比进行序列化处理，达到了降采样的目的，从而减少了待处理的数据量，有利于降低数据处理负担。

步骤102，根据多个定位信号的多个信噪比，确定连续时间段内的信噪比均值。

本实施例中，获取了连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比之后，可以利用该连续时间段内所有的信噪比，计算该连续时间段内的信噪比均值。信噪比均值的计算公式如公式(1)所示。

其中，n为连续时间段内定位信号的总个数；pi表示第i个定位信号的信噪比。

步骤103，根据信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值。

本实施例中，确定了连续时间段内的信噪比均值之后，可以进一步根据信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值和信噪比极小值。

作为一种示例，可以先确定出连续时间段内的多个信噪比中的所有极大值和所有极小值，再将获得的所有极大值和极小值与信噪比均值进行比较，从中筛选出最终的信噪比极大值和信噪比极小值。

在数学领域，极值的定义为：设函数f(x)在x’附近有定义，如果对x’附近的所有的点，都有f(x)<f(x’)，则f(x’)是函数f(x)的一个极大值；如果对x’附近的所有的点，都有f(x)>f(x’)，则f(x’)是函数f(x)的一个极小值，极大值与极小值统称为极值。

对于离散序列而言，在求离散极值时，可以先在原始数组尾部插入一个元素，并使插入的元素等于原始数组的最后一个元素，即b[m]＝b[m+1]，其中，m为原始数组b的长度，再计算数组的极大值和极小值。以数字为例，对于一个数组b[m]，其极大值和极小值分别满足如下关系：

极大值满足：b[n-1]<b[n]>b[n+1]，此时，b[n]为极大值；

或者：b[n-m]<b[n-m+1]＝b[n-m+2]＝…＝b[n-1]＝b[n]>b[n+1]，此时，b[n-m+1]至b[n]的m个数都为极大值，其中，m为任意大于1且小于n的正整数；当有多个连续且相等的极大值时，将多个极大值当作一个极大值进行处理，即将多个极大值合并为一个极大值。

极小值满足：b[n-1]>b[n]<b[n+1]，此时，b[n]为极小值；

或者：b[n-1]>b[n]＝b[n+1]＝…＝b[n+m]<b[n+m+1]，此时，b[n]至b[n+m]的(m+1)个数都为极小值，其中，m为任意不大于m-n-1的正整数；当有多个连续且相等的极小值时，将多个极小值当作一个极小值进行处理。

其中，n为任意大于1且小于m的正整数。

基于上述计算极大值和极小值的方法，可以确定出连续时间段内的多个信噪比中的所有极大值和所有极小值。进而，将每一个极大值与信噪比均值进行比较，将大于信噪比均值的极大值确定为信噪比极大值；将每一个极小值与信噪比均值比较，将小于信噪比均值的极小值确定为信噪比极小值。

步骤104，若连续时间段内包含连续、且相邻的信噪比极大值及信噪比极小值，则确定终端在连续时间段内存在室内进出行为。

本实施例中，确定了连续时间段内的信噪比极大值和信噪比极小值之后，可以根据信噪比极大值和信噪比极小值确定终端在连续时间段内的室内进出行为。如果连续时间段内存在连续且相邻的信噪比极大值和信噪比极小值，则认为终端在连续时间段内存在室内进出行为。

具体实现时，可以通过判断两个相邻的信噪比极大值之间是否包含信噪比极小值来判断终端在连续时间段内是否存在室内进出行为。

举例而言，假设连续时间段内，第1秒至第14秒这一时段对应的信噪比均确定为信噪比极大值，第15秒至第40秒这一时段对应的信噪比均确定为信噪比极小值，第41秒至60秒这一时段对应的信噪比均确定为信噪比极大值。在第3秒至第14秒这一时段，以及第41秒至60秒这一时段内，任意两个相邻的信噪比极大值之间均不存在信噪比极小值，则认为终端在第3秒至第14秒和第41秒至60秒这两时段处于室外，在第14秒和第41秒这两个时刻之间，存在第15秒至第40秒这一时段的信噪比极小值，则认为在第1秒至第60秒这一连续时间段内，终端存在室内外进出行为。

本实施例的基于定位信号强度的室内外定位方法，通过获取终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比，根据多个信噪比确定连续时间段内的信噪比均值，进而根据信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值，当连续时间段内包含连续、且相邻的信噪比极大值及信噪比极小值时，则确定终端在连续时间段内存在室内进出行为。由此，实现了根据定位信号的信噪比识别用户的室内外进出行为，而不依赖gps的定位精度，从而提高了定位结果的准确率；此外，无需依赖多种传感器和基础地物，即可实现定位，提高了方法的适用性。

通常而言，在相邻的时间点，定位信号的变化趋势较小，信噪比相差较小，从而，在本申请实施例一种可能的实现方式中，可以将连续时间段内的多个定位信号的信噪比进行切分处理，以获得相对稳定的信噪比。从而，本申请提出了另一种基于定位信号强度的室内外定位方法，图2为本申请实施例所提供的另一种基于定位信号强度的室内外定位方法的流程示意图。

如图2所示，该基于定位信号强度的室内外定位方法，可以包括以下步骤：

步骤201，获取终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比。

步骤202，按照预设的时间间隔，将多个定位信号进行切分处理，确定各时间段内的定位信号。

本实施例中，获取了终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比之后，可以按照预设的时间间隔，对多个定位信号进行切分处理，确定各时间段内的定位信号，以获取相对稳定的信噪比。

作为一种示例，时间间隔可以是固定的，比如，可以通过对历史获取的定位信号的信噪比进行分析后预先设定，例如，时间间隔可以设置为5分钟。以送外卖为例，外卖员进入室内至从室内出来，通常需要三分钟，则可以设置时间间隔为三分钟，进而将获取的连续时间段内的多个定位信号，以三分钟为一个时间段进行切分处理。

作为一种示例，时间间隔可以根据获取的终端对应的用户在室内的行为数据进行确定。以快递员上门取件为例，快递员从室外进入室内后，需要完成打印快递单、取件、粘贴快递单等行为，从而，可以获取快递员的行为数据，通过对行为数据进行分析，来确定对多个定位信号进行切分处理时的时间间隔。

步骤203，确定各时间段内的定位信号的信噪比均值，并根据各时间段内的定位信号的信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比均值。

本实施例中，对连续时间段内的多个定位信号进行切分处理，得到各时间段内的定位信号后，可以进一步根据各时间段内的定位信号的信噪比，确定各时间段分别对应的信噪比均值，进而根据各时间段各自对应的信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比均值。

具体地，可以计算各时间段各自对应的信噪比均值的平均值，将所得平均值作为连续时间段内的信噪比均值。

步骤204，根据连续时间段内的信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值。

步骤205，若连续时间段内包含连续、且相邻的信噪比极大值及信噪比极小值，则确定终端在连续时间段内存在室内进出行为。

需要说明的是，本实施例中对步骤204-步骤205的描述，可以参见前述实施例中对步骤103-步骤104的描述，此处不再赘述。

本实施例的基于定位信号强度的室内外定位方法，通过在获取了终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比之后，按照预设的时间间隔对多个定位信号进行切分处理，确定各时间段内的定位信号，进而确定各时间段内的定位信号的信噪比均值，提高了各时间段内定位信号的稳定性，确保了获取的信号环境相对稳定，为准确识别室内外进行行为奠定了基础。

为了减少获取的定位信号中的干扰信号，在本申请实施例一种可能的实现方式中，还可以对获取的定位信号进行滤波处理，以滤除定位信号中的干扰信号。从而，本申请实施例提出了另一种基于定位信号强度的室内外定位方法，图3为本申请实施例所提供的又一种基于定位信号强度的室内外定位方法的流程示意图。

如图3所示，该基于定位信号强度的室内外定位方法，可以包括以下步骤：

步骤301，获取终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比。

步骤302，利用预设的低通滤波器，对多个定位信号进行滤波处理，其中，低通滤波器的截止频率，为终端获取的定位信号中振幅值等于阈值时的频率值。

本实施例中，获取了终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比之后，可以利用预先设定的低通滤波器，对连续时间段内的多个定位信号进行滤波处理，以去除多个定位信号中的干扰信号。

作为一种示例，低通滤波器可以采用巴特沃斯低通滤波器，其中，巴特沃斯低通滤波器的振幅公式如公式(2)所示。

其中，n为滤波器的阶数；wc表示截止频率，即振幅下降至-3db时的频率。

例如，图4为低通滤波前后信噪比分布情况对比示例图。图4中，上图为获取的0～2500秒这一连续时间段内定位信号的信噪比分布情况，其中，灰色表示终端处于室外时获取的定位信号的信噪比，黑色表示终端处于室内时获取的定位信号的信噪比，对图4中上图所示的信噪比进行低通滤波处理后，得到如图4中下图所示的信噪比。

步骤303，根据多个定位信号的多个信噪比，确定连续时间段内的信噪比均值。

本实施例中，对连续时间段内的多个定位信号进行滤波处理后，可以利用滤波处理后得到的信噪比，进一步计算连续时间段内的信噪比均值。

步骤304，根据终端的属性信息，对信噪比均值进行修正处理。

由于不同的终端识别信号的灵敏度不同，处于同一位置的不同终端所接收的定位信号的信号强度存在差异，进而会对最终计算的信噪比均值的准确性产生影响。为此，本实施例中，可以根据终端的属性信息，对信噪比均值进行修正处理，以保证所确定的信噪比均值的准确性。

作为一种可能的实现方式中，可以获取终端对应的用户的行为数据，其中，行为数据中包含用户进出室内的时间信息，再根据用户的行为数据，与确定的终端在连续时间段内的室内进出行为间的差异，确定终端对应的修正参数。进而，对信噪比均值进行修正处理时，可以利用修正参数，对信噪比均值进行修正处理。例如，假设根据用户的行为数据，确定用户在12点20分至30分之间有的室内进出行为，则可以根据采集的12点15-12点35之间的定位信号的信噪比，判断用户在该时间段内是否有室内进出行为，若根据采集的定位信号的信噪比，确定用户在12点18分至12点25分之间有室内进出行为，那么则可以根据确定出的室内进出行为对应的时间范围，与行为数据中的时间范围间的差值，确定修正参数，进而利用该修正参数对采集的定位信号进行修正，从而使得根据采集的定位信号的信噪比，确定出的室内进出行为与获取的用户的行为数据一致性较高。

步骤305，根据修正后的信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值。

本实施例中，对信噪比均值进行修订后，即可根据修正后的信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值和信噪比极小值。

步骤306，若连续时间段内包含连续、且相邻的信噪比极大值及信噪比极小值，则确定终端在连续时间段内存在室内进出行为。

需要说明的是，本实施例中对步骤305-步骤306的描述，可以参见前述实施例中对步骤103-步骤104的描述，此处不再赘述。

图5为基于定位信号进行室内进出行为识别的识别结果示例图，图5中，矩形框a所标示的区域代表一次室内行为。多次试验表明，本申请实施例的基于定位信号强度的室内外定位方法，定位准确率达到89％以上。

本实施例的基于定位信号强度的室内外定位方法，通过利用预设的低通滤波器，对连续时间段内的多个定位信号进行滤波处理，能够去除定位信号中的干扰信号，提高信噪比均值的准确度，进而提高室内进出行为识别的准确性。通过根据终端的属性信息对信噪比均值进行修正处理，进而根据修正后的信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值，能够避免因终端性能不佳导致的信噪比均值不准确的问题，有利于提高室内进出行为识别的准确性。

为了更加清楚地说明前述实施例中，根据信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值的具体实现过程，本申请提出了另一种基于定位信号强度的室内外定位方法，图6为本申请实施例所提供的再一种基于定位信号强度的室内外定位方法的流程示意图。

如图6所示，基于前述实施例，根据信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值，可以包括以下步骤：

步骤401，根据信噪比均值，确定大于信噪比均值的各第一候选信噪比，及小于信噪比均值的各第二候选信噪比。

本实施例中，确定了连续时间段内的多个信噪比的信噪比均值之后，可以根据信噪比均值对连续时间段内的多个信噪比进行划分，通过比较各信噪比与信噪比均值的大小，将各信噪比划分为大于信噪比均值的各第一候选信噪比，以及小于信噪比均值的各第二候选信噪比。

步骤402，将各第一候选信噪比中的连续、且相邻的第一信噪比合并，以确定信噪比极大值。

步骤403，将各第二候选信噪比中的连续、且相邻的第二信噪比合并，以确定信噪比极小值。

本实施例中，将各第一候选信噪比中，连续且相邻的第一信噪比合并，得到信噪比极大值，将各第二候选信噪比中，连续且相邻的第二信噪比合并，得到信噪比极小值。

本实施例的基于定位信号强度的室内外定位方法，通过根据信噪比均值确定大于信噪比的各第一候选信噪比和小于信噪比均值的各第二候选信噪比，进而分别对各第一候选信噪比和各第二候选信噪比中，相邻且连续的信噪比合并，分别得到信噪比极大值和信噪比极小值，由此，能够快速确定出信噪比极大值和信噪比极小值，提高了定位速度，提升了用户体验。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种基于定位信号强度的室内外定位装置。

图7为本申请实施例所提供的一种基于定位信号强度的室内外定位装置的结构示意图。

如图7所示，该基于定位信号强度的室内外定位装置50可以包括：获取模块510、均值确定模块520、极值确定模块530，以及定位模块540。其中，

获取模块510，用于获取终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比。

在本申请实施例一种可能的实现方式中，获取模块510还用于对终端在连续时间段内获取的所有定位信号的信噪比，进行序列化处理，以获取多个定位信号的多个信噪比。由此，通过对获取的连续时间段内的信噪比进行序列化处理，达到了降采样的目的，从而减少了待处理的数据量，有利于降低数据处理负担。

均值确定模块520，用于根据多个定位信号的多个信噪比，确定连续时间段内的信噪比均值。

极值确定模块530，用于根据信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值。

定位模块540，用于在连续时间段内包含连续、且相邻的信噪比极大值及信噪比极小值时，确定终端在连续时间段内存在室内进出行为。

进一步地，在本申请实施例一种可能的实现方式中，如图8所示，在如图7所示实施例的基础上，该基于定位信号强度的室内外定位装置50还可以包括：

切分模块550，用于按照预设的时间间隔，将多个定位信号进行切分处理，确定各时间段内的定位信号。

均值确定模块520具体用于确定各时间段内的定位信号的信噪比均值。

本实施例中，均值确定模块520确定各时间段内的定位信号的信噪比均值之后，进而根据各时间段内的信噪比均值，确定连续时间段内的多个定位信号的信噪比均值。

通过在获取了终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比之后，按照预设的时间间隔对多个定位信号进行切分处理，确定各时间段内的定位信号，进而确定各时间段内的定位信号的信噪比均值，提高了各时间段内定位信号的稳定性，确保了获取的信号环境相对稳定，为准确识别室内外进行行为奠定了基础。

在本申请实施例一种可能的实现方式中，如图9所示，在如图7所示实施例的基础上，该基于定位信号强度的室内外定位装置50还可以包括：

滤波模块560，用于利用预设的低通滤波器，对多个定位信号进行滤波处理，其中，低通滤波器的截止频率，为终端获取的定位信号中振幅值等于阈值时的频率值。

修正模块570，用于根据终端的属性信息，对信噪比均值进行修正处理。

在本申请实施例一种可能的实现方式中，修正模块570具体用于获取终端对应的用户的行为数据，其中行为数据中包含用户进出室内的时间信息；根据用户的行为数据，与确定的终端在连续时间段内的室内进出行为间的差异，确定终端对应的修正参数；利用修正参数，对信噪比均值进行修正处理。

进而，本实施例中，极值确定模块530具体用于根据修正后的信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值。

通过利用预设的低通滤波器，对连续时间段内的多个定位信号进行滤波处理，能够去除定位信号中的干扰信号，提高信噪比均值的准确度，进而提高室内进出行为识别的准确性。通过根据终端的属性信息对信噪比均值进行修正处理，进而根据修正后的信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值，能够避免因终端性能不佳导致的信噪比均值不准确的问题，有利于提高室内进出行为识别的准确性。

在本申请实施例一种可能的实现方式中，如图10所示，在如图7所示实施例的基础上，极值确定模块530可以包括：

划分单元531，用于根据信噪比均值，确定大于信噪比均值的各第一候选信噪比，及小于信噪比均值的各第二候选信噪比。

合并单元532，用于将各第一候选信噪比中的连续、且相邻的第一信噪比合并，以确定信噪比极大值；以及，将各第二候选信噪比中的连续、且相邻的第二信噪比合并，以确定信噪比极小值。

通过根据信噪比均值确定大于信噪比的各第一候选信噪比和小于信噪比均值的各第二候选信噪比，进而分别对各第一候选信噪比和各第二候选信噪比中，相邻且连续的信噪比合并，分别得到信噪比极大值和信噪比极小值，由此，能够快速确定出信噪比极大值和信噪比极小值，提高了定位速度，提升了用户体验。

需要说明的是，前述对基于定位信号强度的室内外定位方法实施例的解释说明也适用于该实施例的基于定位信号强度的室内外定位装置，其实现原理类似，此处不再赘述。

本实施例的基于定位信号强度的室内外定位装置，通过获取终端在连续时间段内的多个定位信号的多个信噪比，根据多个信噪比确定连续时间段内的信噪比均值，进而根据信噪比均值，确定连续时间段内的信噪比极大值及信噪比极小值，当连续时间段内包含连续、且相邻的信噪比极大值及信噪比极小值时，则确定终端在连续时间段内存在室内进出行为。由此，实现了根据定位信号的信噪比识别用户的室内外进出行为，而不依赖gps的定位精度，从而提高了定位结果的准确率；此外，无需依赖多种传感器和基础地物，即可实现定位，提高了方法的适用性。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机设备，包括：处理器和存储器。其中，处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如前述实施例所述的基于定位信号强度的室内外定位方法。

图11为本申请一实施例提出的计算机设备的结构示意图，示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备90的框图。图11显示的计算机设备90仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图11所示，计算机设备90以通用计算机设备的形式表现。计算机设备90的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元906，系统存储器910，连接不同系统组件(包括系统存储器910和处理单元906)的总线908。

总线908表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(industrystandardarchitecture；以下简称：isa)总线，微通道体系结构(microchannelarchitecture；以下简称：mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(videoelectronicsstandardsassociation；以下简称：vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheralcomponentinterconnection；以下简称：pci)总线。

计算机设备90典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备90访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器910可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(randomaccessmemory；以下简称：ram)911和/或高速缓存存储器912。计算机设备90可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统913可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图11未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图11中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(compactdiscreadonlymemory；以下简称：cd-rom)、数字多功能只读光盘(digitalvideodiscreadonlymemory；以下简称：dvd-rom)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线908相连。系统存储器910可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。

具有一组(至少一个)程序模块9140的程序/实用工具914，可以存储在例如系统存储器910中，这样的程序模块9140包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块9140通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备90也可以与一个或多个外部设备10(例如键盘、指向设备、显示器100等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该终端设备90交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备90能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口902进行。并且，计算机设备90还可以通过网络适配器900与一个或者多个网络(例如局域网(localareanetwork；以下简称：lan)，广域网(wideareanetwork；以下简称：wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图11所示，网络适配器900通过总线908与计算机设备90的其它模块通信。应当明白，尽管图11中未示出，可以结合计算机设备90使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元906通过运行存储在系统存储器910中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现前述实施例中提及的基于定位信号强度的室内外定位方法。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如前述实施例所述的基于定位信号强度的室内外定位方法。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，实现如前述实施例所述的基于定位信号强度的室内外定位方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。