基于室内定位方法的人数统计系统研究与实现
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人数统计国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 室内定位国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文主要内容与结构 | 第15-17页 |
| 2 基于室内定位方法的人数统计系统结构 | 第17-23页 |
| 2.1 系统概述 | 第17页 |
| 2.2 系统总体结构 | 第17-18页 |
| 2.3 基于WiFi的位置指纹定位技术 | 第18-19页 |
| 2.4 关键技术 | 第19-22页 |
| 2.4.1 模糊C均值聚类算法 | 第19-20页 |
| 2.4.2 核函数 | 第20-21页 |
| 2.4.3 基于核函数的模糊聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于众包的WiFi指纹定位模型 | 第23-33页 |
| 3.1 众包模型概述 | 第23-24页 |
| 3.2 终端差异性问题 | 第24-25页 |
| 3.3 基于DIFF的指纹方法 | 第25-27页 |
| 3.3.1 相关指纹方法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 DIFF指纹方法 | 第26-27页 |
| 3.4 实验分析 | 第27-31页 |
| 3.4.1 单一设备指纹定位分析 | 第27-29页 |
| 3.4.2 未知设备类型定位分析 | 第29-30页 |
| 3.4.3 已知设备类型定位分析 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 基于核模糊聚类的室内人数统计方法 | 第33-47页 |
| 4.1 人数统计模型 | 第33-34页 |
| 4.2 基于KFCM聚类的区域划分方法 | 第34-36页 |
| 4.3 区域选择 | 第36页 |
| 4.4 定位匹配及人数统计 | 第36-37页 |
| 4.5 实验分析 | 第37-45页 |
| 4.5.1 高斯核函数参数σ取值 | 第37-38页 |
| 4.5.2 定位误差 | 第38-42页 |
| 4.5.3 房间人数统计 | 第42-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 室内人数统计系统设计与实现 | 第47-59页 |
| 5.1 系统概述 | 第47页 |
| 5.2 系统实现结构 | 第47-48页 |
| 5.3 系统详细设计 | 第48-52页 |
| 5.3.1 客户端设计 | 第48-49页 |
| 5.3.2 服务器端设计 | 第49-50页 |
| 5.3.3 数据库设计 | 第50-51页 |
| 5.3.4 系统工作过程 | 第51-52页 |
| 5.4 系统实现 | 第52-57页 |
| 5.4.1 离线阶段指纹采集 | 第52-53页 |
| 5.4.2 在线阶段定位及人数统计 | 第53-54页 |
| 5.4.3 系统主要功能界面 | 第54-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
