Beacon设备丢失概率的计算方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术适用巡检技术领域，提供了一种Beacon设备丢失概率的算法，该方法通过关联Beacon设备的时间相关度和空间相关度建立Beacon设备的丢失概率模型，通过丢失概率模型计算出Beacon设备的丢失概率，方便维护巡检人员根据Beacon设备的丢失概率有针对性地去现场检测，及时添补Beacon设备，从而节约大量的人力，提高室内定位的效果和提升用户体验。提高室内定位的效果和提升用户体验。提高室内定位的效果和提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
Beacon设备丢失概率的计算方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术属于巡检
，尤其涉及一种Beacon设备丢失概率的计算方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在室内定位方法中，室内Beacon的定位精度依赖于已部署的Beacon设备，如果某些已部署Beacon设备丢失，会严重影响定位的效果和导航用户的体验，及时添补丢失的Beacon设备，是维护和巡检的重要任务。传统的Beacon设备巡检，需要专业检测维护人员携带安装有定制的APP的终端设备，去实际现场逐个检测，检测过程中会耗费巨大人力，尤其对有大量Beacon设备需要维护巡检的室内建筑，耗费的资源更是惊人。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种Beacon设备丢失概率的计算方法、装置、设备及存储介质，用于解决在检测Beacon设备是否丢失的过程中需要耗费大量人力的问题。
[0004]一方面，本专利技术提供了一种Beacon设备丢失概率的计算方法，所述方法包括下述步骤：
[0005]获取存储在云端中心服务器中所有已部署的Beacon设备的设备参数，所述设备参数包括uuid、major、minor、mac地址、电量、时间和位置，以所述mac地址为唯一区分标识，对所述已部署的Beacon设备进行逐一编号，所述编号为0，1，2
…
n
‑
1，将所述已部署的Beacon设备的参数集合记为：A＝{A
i
|0≤i<n}；
[0006]获取定位和导航APP上传到云端中心服务器中扫描到的Beacon设备的所述设备参数，以mac地址为唯一区分标识，对所述扫描到的Beacon设备进行逐一编号，所述编号为0，1，2
…
m
‑
1，定义一个时间周期序列0,T,2T,3T
…
vT，对每个所述扫描到的Beacon设备在某个时间周期p内的所述设备参数,采取新数据覆盖旧数据的策略，将所述扫描到的Beacon设备的参数集合记为：B＝{B
i，p
|0≤i<m≤n,0≤p<u≤v}，其中m为集合B中某个Beacon设备在空间关系上的元素个数，最大个数为n，u为集合B中Beacon设备在时间关系上的元素个数，最大个数为v；
[0007]对所述集合A和B，以mac地址为唯一区分标识，获得集合C＝A∪B；
[0008]对所述集合C，以任一Beacon设备i与其他Beacon设备在时间和空间角度存在的相关度建立所述Beacon设备i的存在概率模型，所述Beacon设备i在时间周期p的存在概率为
[0009][0010]继而计算出所述Beacon设备i的丢失概率为
[0011][0012]其中，PE
i,p
为所述Beacon设备i在时间段p的存在概率，PL
i,p
为所述Beacon设备i在时间周期p的丢失概率,φ
ij
(r
i
,r
j
)为空间相关系数，i，j代表Beacon设备编号，ψ
p,q
(t
p
,t
q
)为时间相关系数，p,q代表不同的时间周期，若p＝0，则PE
i,p
和PL
i,p
各记为PE
i
和PL
i
，分别表示所述Beacon设备i在当前时间点的存在概率和丢失概率，
[0013]E(j,q)表示所述Beacon设备j的所述设备参数D
j,q
在时间周期q内是否上传并被记录，表达式为
[0014][0015]所述空间参数(r
i
,r
j
)和所述时间参数(t
p
,t
q
)分别以各自矢量差值绝对值|r
i
‑
r
j
|和|t
p
‑
t
q
|为基本参数建立模型，若以x标记|r
i
‑
r
j
|或|t
p
‑
t
q
|，模型函数P(x)必须满足基本边界条件：
[0016](1)自相关条件：Beacon设备参数与本空间点(自身)或本时间点(当时)高度相关，
[0017](2)相关性衰减条件：空间上(或时间上)远离本Beacon设备(或本时间点)的参数相关性逐渐递减，最终归零，
[0018]所述基本边界条件表达式为
[0019][0020]其中，c为常量。
[0021]进一步地，所述模型函数P(x)为级数衰减模型，所述级数衰减模型表达式为
[0022]P(x)＝(x/h+c)
‑
k
，
[0023]其中，h,c>0,k≥1,0≤x≤X
max
，h为统计临界值，对于空间相关性，h取值为部署间隔，对于时间相关性，h取值为巡检时间段，c、k和X
max
均为常量。
[0024]进一步地，所述模型函数P(x)为指数衰减模型，所述级数衰减模型表达式为
[0025][0026]其中，x,h,k>0,0≤c≤1,0≤x≤X
max
，h为统计临界值，对于空间相关性，h可取值为部署间隔，对于时间相关性，h可取巡检时间周期，c、k和X
Max
均为常量。
[0027]进一步地，所述模型函数P(x)为阶梯模型，所述阶梯模型表达式为
[0028][0029]其中，c1>c2>0，h为统计临界值，对于空间相关性，h可取值为部署间隔，对于时间相关性，h可取巡检时间段，c1和c2为常量。
[0030]进一步地，还包括，设定一个概率阈值PL
th
，并将所有Beacon设备的丢失概率{PL
i
}
进行降序排序，排名靠前且丢失概率PL
i
≥PL
th
的Beacon设备即可认为处于丢失状态。
[0031]进一步地，还包括，云端中心服务器将已部署Beacon设备的丢失概率或丢失状态的统计结果发送到维护和巡检APP中。
[0032]进一步地，还包括，任意时间点或任意时间间隔触发估算所有Beacon设备的丢失概率。
[0033]另一方面，本专利技术提供了一种Beacon设备丢失概率的计算装置，所述装置包括：
[0034]获取模块,用于从云端中心服务器中获取已部署的Beacon设备的设备参数和定位和导航APP扫描到的Beacon设备的设备参数；
[0035]时间相关度模块,用于建立任一Beacon设备的参数与所在空间内其他Beacon设备的参数在时间角度关联的相关度模型；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种Beacon设备丢失概率的计算方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：获取存储在云端中心服务器中所有已部署的Beacon设备的设备参数，所述设备参数包括uuid、major、minor、mac地址、电量、时间和位置，以所述mac地址为唯一区分标识，对所述已部署的Beacon设备进行逐一编号，所述编号为0，1，2
…
n
‑
1，将所述已部署的Beacon设备的参数集合记为：A＝{A
i
|0≤i<n}；获取定位和导航APP上传到云端中心服务器中扫描到的Beacon设备的所述设备参数，以mac地址为唯一区分标识，对所述扫描到的Beacon设备进行逐一编号，所述编号为0，1，2
…
m
‑
1，定义一个时间周期序列0,T,2T,3T
…
vT，对每个所述扫描到的Beacon设备在某个时间周期p内的所述设备参数,采取新数据覆盖旧数据的策略，将所述扫描到的Beacon设备的参数集合记为：B＝{B
i，p
|0≤i<m≤n,0≤p<u≤v}，其中m为集合B中某个Beacon设备在空间关系上的元素个数，最大个数为n，u为集合B中Beacon设备在时间关系上的元素个数，最大个数为v；对所述集合A和B，以mac地址为唯一区分标识，获得集合C＝A∪B；对所述集合C，以任一Beacon设备i与其他Beacon设备在时间和空间角度存在的相关度建立所述Beacon设备i的存在概率模型，所述Beacon设备i在时间周期p的存在概率为继而计算出所述Beacon设备i的丢失概率为其中，PE
i,p
为所述Beacon设备i在时间段p的存在概率，PL
i,p
为所述Beacon设备i在时间周期p的丢失概率,φ
ij
(r
i
,r
j
)为空间相关系数，i，j代表Beacon设备编号，ψ
p,q
(t
p
,t
q
)为时间相关系数，p,q代表不同的时间周期，若p＝0，则PE
i,p
和PL
i,p
各记为PE
i
和PL
i
，分别表示所述Beacon设备i在当前时间点的存在概率和丢失概率，E(j,q)表示所述Beacon设备j的所述设备参数D
j,q
在时间周期q内是否上传并被记录，表达式为所述空间参数(r
i
,r
j
)和所述时间参数(t
p
,t
q
)分别以各自矢量差值绝对值|r
i
‑
r
j
|和|t
p
‑
t
q
|为基本参数建立模型，若以x标记|r
i
‑
r
j
|或|t
p
‑
t
q
|，模型函数P(x)必须满足基...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨斌，刘宇飞，
申请(专利权)人：深圳市前海智车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：