基于“互联网+”的大型机场智能导航与服务系统设计

摘 要：随着人民生活水平的提高，大型机场客流量不断增长，机场的规模也变得越来越大。然而客流量的快速增长和机场规模的扩大使得现有机场所存在的问题暴露得越来越严重，同时也给机场的现代化管理与服务提出了巨大挑战。针对此问题，文章以WiFi定位技术和行为检测技术为核心，结合独立开发的便携式设备设计了基于“互联网+”的智能导航与服务系统。本系统实现了智能化导航和紧急救援等核心功能，解决了大型机场中存在的乘客容易迷路、登机误时、安全监测等严重问题，具有较强的应用价值。

关键词：互联网+；定位；位置服务；智能导航；便携式设备

“互联网+”是新一代智能终端、新一代网络技术和新一代新型服务创新的集聚融合，是立足互联网技术实现跨界集成创新的重要入口。简单说“互联网+”就是利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。而“互联网+”的基本就是物联网技术。物联网是新一代信息技术的重要组成部分，提高了社会智能化、自动化水平，可以实现智能化识别、定位、跟蹤、监控和管理等目的。伴随物联网技术的发展，人们生活朝着智能化的方向前进，人们的出行方式也发生了巨大的改变，选择乘坐飞机出行的方式变得越来越普遍，以首都机场为例子，已发展成为国际第二大机场的北京首都机场，每天大概有1 600架次航班进出港，而进出首都机场旅客以及接送人员将近39万人次，并约有15万 kg行李输送。然而客流量的快速增长和机场规模的扩大使得现有机场所存在问题暴露得越来越严重，同时也给机场的现代化管理与服务提出了巨大挑战。

机场面积巨大，设置繁多，乘客容易迷路。机场占地面积庞大，对于一个对机场不熟悉的旅客而言，他必须先耐心地观察引导标识牌或航显系统，发现相关信息后，再逐步跟随指示寻找相应的柜台。在此过程中，由于旅客没有一个直观的楼内空间概念，很可能会找错方向，而白白花费了时间和精力。弱势群体发生意外时，不能得到及时援救。服务人员不可能时刻都照顾得周到，出现什么意外情况也不能及时地发现，此时就要求精确定位机场位置、提供智能化机场服务、能够及时地对需要被照顾人群的行为进行监测，以免发生意外状况而未被人察觉。

鉴于以上问题，如果能够对大型机场用户所在位置进行精确定位、导航，以及能及时对弱势人群进行行为检测、提供人性化的服务就可以避免这些意外的发生，若是提高定位导航的效率，智能化救援能够得到快速提升，上述所提到的问题就能得到解决。针对此问题，本文提出如下解决方案：开发具备WiFi定位模块和三轴加速度采集模块的便携式设备，该设备可将实时采集到的数据传输至服务器，服务器端通过支持向量机算法进行定位和行为检测，并将处理结果显示在终端设备上，以此来提供智能化服务。

1 系统概述

据调查，GPS是最普遍的导航系统，但由于信号易被遮挡，定位精度大大降低甚至失效[1]，不适用于大型机场，另外像蓝牙定位、RFID室内定位、红外线室内定位、超宽带（Ultra Wide Band，UWB）室内定位、超声波室内定位、ZigBee室内定位、射频识别室内定位等技术，由于自身原因，存在着范围小、精度低、价格昂贵等缺陷[2]，因此我们采用基于WiFi室内定位技术开发一套适应于弱势群体、可以进行紧急救援、提供智能化服务的基于“互联网+”的大型机场智能导航与服务系统。

我们主要运用有WiFi室内定位技术与数据传输技术，WiFi位置指纹[3-5]定位技术。这些技术是基于信号接收和传播特性而进行定位的。WiFi位置指纹定位技术与传统室内定位技术相比，其扩展性更强、应用范围更广。对于基于红外或视频信号等这些定位技术在使用时较易受到环境因素的限制，存在很多的缺陷与不足。相比较而言，WiFi信号传输时受非视距[6]、多径衰落[7]等因素影响较小，而且基于WiFi网络的指纹定位系统稳定性较强，具有很广的应用范围。

本系统的终端接收设备为作者独立开发的便携式手环，其内置WiFi定位模块和三轴加速度采集模块，能够实时检测用户的位置信息和行为信息，并具备导航信息的显示功能。穿戴设备不单单是软硬件技术的组合，其自身具有一定的适应开放环境能力、实时性能、可靠性和人机交互等属性特征。通过可穿戴设备，在用户（即弱势群体）不使用手机的情况下，也可以实现信息交互功能，可以较为方便地实现摔倒检测、智能服务等功能。

本系统将智能管理系统与可穿戴式设备相结合，把WiFi室内定位技术与机场智能管理导航救援系统相结合，实现精确定位、查找，降低时间耗费，同时辅助基于机器学习的防摔倒行为检测的算法，提供智能救援等全面化人性服务。综上所述，研制基于“互联网+”的大型机场智能导航与服务系统意义重大。

2 设计方案

2.1 总体流程

系统主要由服务器平台和便携式设备构成。其中服务器平台部分为数据接收、定位处理、行为检测与信息反馈的平台，主要负责离线状态下接收子系统传来的数据，建立数据库，并对在线状态下所接收的数据进行匹配、定位处理，最后将处理后的定位信息返回到子系统客户端。便携式设备的设计原理是设备终端来做传感监测，数据采集，然后通过WiFi将数据传输到服务器端，当用户使用时，就会收集到每个不同个体的数据，发送给服务器，服务器根据接受的信息给予适当的反馈，然后用户可通过访问网站或者手机应用来访问数据及获得相应的分析及建议。系统整体功能结构如图1所示。

2.2 WiFi定位模块的设计

定位方法的基本流程如下。

（1）首先在对象区域内布置多个接入点（Access Point，AP），然后将区域看作是若干个子区域，分别对子区域内的各AP信号强度值进行采集。可以根据子区域的区域面积大小来决定采集的密度，通常不需要太大。采集到各子区域的信号强度分布数据后，可以得到一个地址与AP信号强度相对应的数据表，再结合区域地理环境绘制出该地区的信号强度分布图来，将其保存于服务器端。

（2）当客户端进入对象子区域后，将实时扫描得到的AP信号值发送给服务器，服务器将客户端传来的每个AP点的信号强度值与已采集的值进行比对，并通过聚类算法得到最接近于实际信号强度值附近的目标区域，从而定位到目标用户，进而将该区域内的相关数据发送至客户端。

（3）在用户使用应用软件的过程中，客户端每隔一段时间会对本地信号强度进行定时的搜索，并将其提交至服务器端，通过再次定位。服务器便能感知到客户端地址的变化情况，并且根据变化对向客户端传输的内容做出实时的调整。定位实验结果如图2所示。

2.3 行为检测的设计方案

本系统利用可穿戴式设备进行行为检测。行为检测系统是由加速度传感器、数据处理模块、电源和通信模块构成的。对象的加速度矢量由加速度传感器测量，处理器模块负责釆集加速度传感器測量出的数据，分析出被测对象的身体姿态，然后判断是否发布报警信息；电源模块负责供给整个系统提供电力；通信模块将通过一定的协议对报警信息进行发布。系统为了实时判断是否发生跌倒，需要釆集人体的运动参数，可以通过测量人体运动时的三轴加速度，根据3个轴的不同分量信息分析出人体姿态，以实现跌倒检测的目的。可以采用判别加速度变化的方法来识别人体姿态的变化。

人体运动时的三轴加速度可由可穿戴式设备测量。通过算法分析以及信号处理技术判断被监测对象是否发生跌倒。当被监测者发生跌倒时仪器能够通过对传感器采集的数据分析判断跌倒情况及时报警并通过无线发送模块与计算机通信从而实现信息、传输、定位、身份识别、告知监护人员以获得及时的救助。

行为检测流程与WiFi定位类似，可简单表述为两个阶段：训练和匹配。在训练阶段，通过采集不同行为特征下三轴加速度变化值，构建数据集。通过机器学习算法中的支持向量机算法对数据集进行训练。在匹配阶段，当用户开启行为检测功能时，便携式设备会将用户当前的三轴加速度值发送到服务器，服务器对其进行匹配，以此来确定用户的行为。

3 软件功能实现

我们在Eclipse环境下开发了基于Java语言的上位机应用软件。现将软件的核心功能及部分界面进行说明。

系统登录主界面是使用JavaGUI工具开发，上位机开启系统之后，窗口显示主界面如图3所示。

当用户佩戴便携式设备之后，上位机与终端便可进行数据的交互。上位机点击开启定位，系统便能够实时地对用户进行位置信息的确定。定位功能主界面如图4所示。

在系统获取用户的位置信息之后，就可以实现导航等功能。紧接着就是要确定用户的行为信息。点击开启行为检测模块，上位机便可对用户进行行为检测。系统运行之后得到的行为检测结果如图5所示。

图5清晰地展现了三轴加速度随着行为特征的变化而产生的波动，其中曲线1表示X轴向的加速度分量，曲线2表示Y轴向的加速度分量，曲线3表示Z轴向的加速度分量，曲线4表示加速度变化差。在便携式设备采集到的数据的基础上，服务器端通过支持向量机算法可以判断出用户是否发生行为异常。

4 结语

本文以WiFi定位技术来获取用户的位置信息，以行为检测技术来确定用户的行为信息，以独立开发的便携式终端设备来采集数据和接收服务信息。这些技术的实现解决了大型机场线路不清晰容易迷路、消息推送不及时延误航班、弱势群体发生意外无人救援等问题，具有一定的实际意义。

[参考文献]

[1]曾龙基.室内无线定位技术的研究[D].北京：北京交通大学，2013.

[2]KRUMM J，HARRIS S，MEYERS B，et al.Multi-camera multiperson tracking for easy living[C].Dublin：3rd IEEE International Workshop on Visual Surveillance，2000：5-6.

[3]夏英，万建斌，刘素彤，等.基于WiFi和基站信号强度的室内定位系统设计与实现[J].数字通信，2012（6）：6-8.

[4]UBEJD S，ANGEL R.Indoor positioning using sensor-fusion in android evices[D].Japan：School of Health and Society，2011.

[5]魏雷.WiFi位置特征定位技术研究及仿真器设计[D].重庆：西南交通大学，2012.

[6]翁雪清.AGPS定位平台的设计及其在定位业务中的应用[D].上海：上海交通大学，2009.

[7]吴承先，祁鑫.浅议我国城市停车产业发展[J].天津经济，2008（2）：59-60.

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