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龙图腾网恭喜张早申请的专利一种基于深度神经网络的室内定位系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111050294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010112009.7，技术领域涉及：H04W4/33；该发明授权一种基于深度神经网络的室内定位系统及方法是由张早;章猛;韩业;王书宇设计研发完成，并于2020-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的室内定位系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度神经网络的室内定位系统及方法，涉及人工智能技术领域，本发明以神经网络芯片为核心，利用摄像头，温度传感器，湿度传感器，与移动终端进行所需数据收集；通过互联网，路由器传输所需数据；使用定位服务器进行数据预处理，数据存储；最后由神经网络芯片完成神经网络模型训练，寻找最优权重值，生成指纹信息以及确定定位点等任务。本发明相较于传统室内定位系统及方法，可适用于更复杂环境并可实现更精准定位，具有较高实用价值。

本发明授权一种基于深度神经网络的室内定位系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的室内定位方法，其特征在于：所述基于深度神经网络的室内定位方法包括离线训练阶段和在线定位阶段；所述离线训练阶段包括以下步骤：步骤一，通过摄像头、温度传感器和湿度传感器分别收集室内定位环境中的图像、温度和湿度数据，将摄像头收集到的图像数据进行图像预处理；步骤二，将预处理后的图像数据输入非监督卷积神经网络中，提取特征向量并进行分类，将分类后的特征向量分别储存，并记录非监督卷积神经网络的权重值；步骤三，向分类储存的特征向量中添加对应的温度与湿度信息，得到最终的标签向量；步骤四，通过路由器接收训练用移动终端发出信道信息数据，将信道信息数据根据对应的标签分类，将每一类信道信息数据分别输入监督深度神经网络中，反复训练得到多组指纹向量与对应的最佳深度神经网络权重值；所述在线定位阶段包括以下步骤：步骤一，通过摄像头、温度传感器和湿度传感器分别收集室内定位环境中的图像、温度和湿度数据，将摄像头收集到的图像数据进行图像预处理；步骤二，将预处理后的图像数据输入非监督卷积神经网络中，提取特征向量并借助卷积神经网络权重值进行计算，得出特征向量；步骤三，向计算得出的特征向量中添加对应的温度与湿度信息，得到最终的特征向量，将特征向量与标签向量比对，选择对应的最佳深度神经网络权重值；步骤四，通过路由器接收室内定位目标用户持有的移动终端发出的信道信息数据，将信道信息数据输入监督深度神经网络中，并与对应的最佳深度神经网络权重值进行计算，得出用户持有的移动终端所处室内位置的指纹向量；步骤五，将得出的指纹向量与离线训练阶段得出的多组指纹向量比对，选出最接近的指纹向量，并确定对应的定位位置，通过互联网将位置反馈给用户。

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