[发明专利]一种基于图脉冲神经网络的楼层识别方法及系统在审
| 申请号： | 202310025533.4 | 申请日： | 2023-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN116186581A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 古富强;郭方明;余芳文;陈超;刘凯;郭松涛;胡旭科;尚建嘎 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/213;G06F18/10;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 重庆青飞知识产权代理有限公司 50283 | 代理人： | 程红霞 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图脉冲神经网络的楼层识别方法及系统，属于楼层定位技术领域。该方法通过将空间中的信号接入点结构组织为指纹图谱的形式，并结合脉冲神经网络计算，实现楼层识别，具体包括以下步骤：S1：构建楼层空间信号接入点的指纹图谱；S2：根据构建的指纹图谱组织输入数据，并进行脉冲编码；S3：将编码后的数据输入图脉冲神经网络；S4：通过投票识别用户的楼层信息。与现有的楼层识别方法相比，本方法能够自动适应不同环境的信号源接入点空间结构，泛化到新的场景下性能好；同时，利用WiFi信号识别楼层信息，能够保证各种手机间的通用性，而且计算要求低；并且本方法结合脉冲神经网络，计算效率好，识别精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 脉冲 神经网络 楼层 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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