结合蓝牙+WiFi的宠物室内外无缝定位系统及方法与流程

本发明涉及宠物管理，具体涉及结合蓝牙+wifi的宠物室内外无缝定位系统及方法。

背景技术：

1、蓝牙+wifi的宠物室内外无缝定位系统是一种结合蓝牙和wifi技术的定位解决方案，旨在实现宠物在室内外环境中的实时定位跟踪。系统通过在室内部署蓝牙低能耗（ble）信标和wifi接入点，利用这些信号的强度（rssi）以及其他算法（如三角定位法、到达时间差（tdoa）等），实时计算宠物的位置。当宠物在室内区域内时，蓝牙信标提供精确的近距离定位；而在室外区域，wifi信号提供较大的覆盖范围，通过多个wifi热点的协作，确保宠物位置的精确追踪。两者结合可以无缝过渡，不受室内外环境切换的影响，实现全程精确定位。这种系统通常还结合智能设备，如宠物项圈，进行位置数据的采集与传输，从而为宠物主人提供实时、准确的定位信息，便于随时查看宠物的位置，增强宠物安全性。

2、现有技术存在以下不足：

3、现有技术中，wifi和蓝牙信号在信号密集区域的多次反射和衍射可能导致位置计算误差，甚至导致定位完全失效。尤其是在宠物失踪或处于无法直接观察的区域时，若定位系统无法提供准确的位置信息，可能会使宠物长时间无法被找到，从而增加走失的风险。若位置识别错误发生在紧急情况下，如宠物接近水池或马路等危险区域，可能导致宠物遭遇意外事故，如溺水或被车撞。

4、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供结合蓝牙+wifi的宠物室内外无缝定位系统及方法，通过智能设备实时采集信号信息，利用特征工程和机器学习模型对信号密集程度进行智能预测和识别，确保在信号密集或不稳定的环境下，系统能够及时调整并提高位置修正频率，从而更精确地推算出宠物的实际位置。通过动态调整修正频率和优化定位策略，该方案有效降低了由于信号干扰、反射和衰减等因素导致的定位误差，减少了宠物走失或进入危险区域的风险，为宠物安全提供了更高的保障，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：结合蓝牙+wifi的宠物室内外无缝定位方法，包括以下步骤：

3、在宠物活动区域周围划定一个固定的圆形区域作为信号监测区域，在信号监测区域内，通过宠物佩戴的智能设备实时获取wifi和蓝牙周围的信号信息，即时反映信号环境的实际情况；

4、将获取的wifi和蓝牙信号信息汇总成一个分析集，从建立的信号分析集中提取出能够反映信号监测区域信号密集的关键特征，通过特征工程技术对提取的数据进行处理，通过处理后的数据量化信号监测区域的信号密集程度，将经过特征工程处理后的信号数据输入至预先训练好的机器学习模型中，通过机器学习模型实现对信号监测区域的信号密集程度进行智能预测和识别；

5、当识别到信号监测区域存在高密度信号时，根据机器学习模型的预测结果，结合前一时刻宠物的实际位置信息，推算出下一时刻宠物最佳位置范围，并且根据信号的密集程度动态提高位置修正频率，以便更频繁地进行位置更新和修正。

6、优选的，信号监测区域围绕宠物的当前位置进行设定，根据宠物的活动范围、实际需求和信号覆盖范围来决定区域大小。

7、优选的，从建立的信号分析集中提取出能够反映信号监测区域信号密集的关键特征，其中，提取的特征包括信号监测区域内wifi接入点的分布密度和信号监测区域内信号点在空间中的集聚程度，通过特征工程技术对信号监测区域内wifi接入点的分布密度和信号监测区域内信号点在空间中的集聚程度进行处理，分别生成接入点密度参考值和信号集聚度参考值，通过接入点密度参考值和信号集聚度参考值量化信号监测区域的信号密集程度。

8、优选的，将经过特征工程处理后的接入点密度参考值和信号集聚度参考值输入至预先训练好的机器学习模型中，通过机器学习模型生成信号密集度指数，基于信号密集度指数实现对信号监测区域的信号密集程度进行智能预测和识别。

9、优选的，将通过预先训练好的机器学习模型对信号监测区域的信号密集程度进行智能预测时生成的信号密集度指数与预先设定的信号密集度指数阈值进行比对分析，实现对高信号密集程度的信号监测区域进行识别，具体的步骤如下：

10、若信号密集度指数大于信号密集度指数阈值，则将宠物所在的区域判定为高密集信号监测区域；

11、若信号密集度指数小于等于信号密集度指数阈值，则将宠物所在的区域判定为正常密集信号监测区域。

12、优选的，通过特征工程技术对信号监测区域内wifi接入点的分布密度进行处理生成接入点密度参考值的具体步骤如下：

13、通过分析信号监测区域内wifi接入点的分布情况，结合该信号监测区域的空间结构来量化信号密集程度，进而生成接入点密度参考值，生成的表达式如下：

14、

15、其中：为接入点密度参考值， n为信号监测区域内wifi接入点的总数，为第 i个wifi接入点的信号强度，第 i个wifi接入点与宠物当前位置的距离，为信号强度加权指数，控制信号强度的贡献程度，为距离加权指数，控制距离的衰减程度，为第 i个接入点所在的空间位置与信号监测区域几何中心的相对坐标，反映接入点在区域内的分布位置， r为信号监测区域的半径，表示宠物所在活动区域的空间范围，为空间集中度调节参数，控制接入点位置集中度的影响程度，为指数函数，平滑接入点密度的空间分布。

16、优选的，通过特征工程技术对信号监测区域内信号点在空间中的集聚程度进行处理生成信号集聚度参考值的具体步骤如下：

17、首先定义信号点的位置及其信号强度为，其中，是信号点 k在信号监测区域中的空间坐标， s为信号强度；

18、然后，通过引入加权衰减模型计算信号点的空间密度，使用下式表示信号点之间的距离影响，具体的表达式为：

19、

20、其中，表示信号点 k和 j之间的欧几里得距离， k和 j表示信号点的索引，是衰减因子，反映信号随着距离增大而衰减的速度；

21、基于加权密度的计算，定义信号集聚度参考值，信号集聚度参考值的生成表达式为：

22、

23、其中，表示信号集聚度参考值， n是信号监测区域内信号点的总数，是信号强度的一个非线性函数；而 a是信号监测区域的面积，用来归一化。

24、优选的，当识别到信号监测区域存在高密度信号时，根据机器学习模型的预测结果，结合前一时刻宠物的实际位置信息，推算出下一时刻宠物最佳位置范围，并且根据信号的密集程度动态提高位置修正频率，具体的步骤如下：

25、在信号监测区域被识别为高密度信号区域时，使用前一时刻的宠物实际位置信息与当前信号数据结合，推算出下一时刻宠物的最佳位置范围，通过以下公式进行推算，具体的表达式为：

26、

27、其中：是宠物在前一时刻的位置坐标，是当前时刻的信号强度，是前一时刻的信号强度，是时间步长，代表时间上的进展；

28、根据前一时刻的预测位置和实际信号的密集度，自动提高位置修正的频率，以确保更精确地跟踪宠物的移动，修正频率的调整通过以下公式进行计算，计算的表达式为：

29、

30、其中：是系统的基础位置修正频率，是根据信号密集度动态调整后的修正频率，是一个常数系数，控制密集度增加时修正频率的响应速率，是当前信号的信号密集度指数，是预设的信号密集度指数阈值。

31、结合蓝牙+wifi的宠物室内外无缝定位系统，包括信号监测区域划定模块、信号采集与实时监测模块、信号信息汇总与特征提取模块、数据处理模块、机器学习模型预测模块、位置推算与优化模块以及动态修正频率调整模块；

32、信号监测区域划定模块，在宠物活动区域周围划定一个固定的圆形区域作为信号监测区域；

33、信号采集与实时监测模块，在信号监测区域内，通过宠物佩戴的智能设备实时获取wifi和蓝牙周围的信号信息，即时反映信号环境的实际情况；

34、信号信息汇总与特征提取模块，将获取的wifi和蓝牙信号信息汇总成一个分析集，从建立的信号分析集中提取出能够反映信号监测区域信号密集的关键特征；

35、数据处理模块，通过特征工程技术对提取的数据进行处理，通过处理后的数据量化信号监测区域的信号密集程度；

36、机器学习模型预测模块，将经过特征工程处理后的信号数据输入至预先训练好的机器学习模型中，通过机器学习模型实现对信号监测区域的信号密集程度进行智能预测和识别；

37、位置推算与优化模块，当识别到信号监测区域存在高密度信号时，根据机器学习模型的预测结果，结合前一时刻宠物的实际位置信息，推算出下一时刻宠物最佳位置范围；

38、动态修正频率调整模块，根据信号的密集程度动态提高位置修正频率，以便更频繁地进行位置更新和修正。

39、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

40、本发明通过结合蓝牙和wifi的宠物室内外无缝定位方法，可以显著提高信号监测区域的定位精度和可靠性。该方法通过智能设备实时采集信号信息，利用特征工程和机器学习模型对信号密集程度进行智能预测和识别，确保在信号密集或不稳定的环境下，系统能够及时调整并提高位置修正频率，从而更精确地推算出宠物的实际位置。通过动态调整修正频率和优化定位策略，该方案有效降低了由于信号干扰、反射和衰减等因素导致的定位误差，减少了宠物走失或进入危险区域的风险，为宠物安全提供了更高的保障。

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