Inomhuspositionering baserad på befintliga Wi-Fi-fingeravtryck blir allt vanligare. Tyvärr är Wi-Fi fingeravtryck mottagliga för flera vägstörningar, signaldämpning och miljöförändringar, vilket leder till låg noggrannhet. Under tiden, med de senaste framstegen i laddningskopplade enheter teknik (CCD) och bearbetningshastigheten för smartphones, inomhus positionering med hjälp av den optiska kameran på en smartphone har blivit ett attraktivt forskningsämne; men den stora utmaningen är dess höga computational komplexitet; som ett resultat, realtid positionering kan inte uppnås. I detta papper introducerar vi en crowd-sourcing inomhuslocalization algoritm via en optisk kamera och orienteringssensor på en smartphone för att ta itu med dessa frågor. Först använder vi Wi-Fi fingeravtryck baserat på K viktade närmaste granne (KWNN) algoritm för att göra en grov uppskattning. För det andra antar vi en medelvägd exponentalgoritm för säkring av optiska bildfunktioner och orienteringssensordata samt KWNN i smartphone för att förfina resultatet. Dessutom används en crowd-sourcing metod för att uppdatera och komplettera positioneringsdatabasen. Vi utför flera experiment som jämför vårt tillvägagångssätt med andra positioneringsalgoritmer på en vanlig smartphone för att utvärdera prestandan hos den föreslagna sensorkalibrerade algoritmen, och resultaten visar att den föreslagna algoritmen avsevärt kan förbättra noggrannheten, stabiliteten och tillämpligheten av positioneringen.
Ref. Ref kombinerade också en optisk kamera på en smartphone.
A Crowd-Sourcing Indoor Localization Algorithm via Optical Camera on a Smartphone Assisted by Wi-Fi Fingerprint RSSI