技术总结
本发明公开了一种基于加强深度神经网络的WiFi定位方法，所述方法包括步骤：S100、获取检测区域中各个无线接入点接收到待检测客户端发出的信号的网络数据；所述网络数据为多维数据；S200、将所述网络数据输入训练后的定位模型的输入数据层，经过定位模型的1*1卷积层计算后进入定位模型的网络层；S300、基于训练后的定位模型的网络层计算待检测客户端所在位置的所述网络数据，并通过输出层输出的输出结果确定待检测客户端的位置。本发明中的定位模型采用训练后的深度神经网络，通过大量训练样本数据对深度神经网络进行训练，提升定位准确性以及精度。
技术研发人员：王斌
受保护的技术使用者：上海斐讯数据通信技术有限公司
文档号码：201611072479
技术研发日：2016.11.28
技术公布日：2017.05.31