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针对目前室内外场景识别方法所面临的低精度、低可靠性和低稳定性的问题,提出了一种基于神经网络算法的高精度室内外场景识别的方法.该方法利用智能手机内置的光传感器、磁传感器和全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)模块采集训练数据,根据卫星数量、高度角、信噪比数据在室内外具有不同的特性,将场景划分成不同的区间并结合室内外的地磁数据与光照强度数据构成场景识别的特征,最后将不同时间的特征数据输入神经网络模型进行训练室内外场景识别模型.大量的测试实验结果表明,基于神经网络的室内外场景识别方法在不同的场景下识别准确率可以达到96％,能有效地识别室内外场景,具有较强的稳定性,可为室内外无缝定位系统的构建提供参考. 相似文献
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