Whereami：精准定位你的系统环境
还在为设备无法智能识别所处位置而烦恼吗？想要实现根据位置自动切换系统配置、触发智能家居场景吗？whereami 项目正是你需要的解决方案——一个基于 WiFi 信号和机器学习技术的精准环境定位工具。
什么是 Whereami？
whereami 是一个开源 Python 库，利用 WiFi 信号强度和机器学习算法（基于 scikit-learn 的 RandomForest）来预测设备所处的物理位置。它能够识别小至 2-10 米的距离差异，让你的设备智能感知环境变化。
核心特性
| 特性 | 描述 | 优势 |
|---|---|---|
| 跨平台支持 | 支持 macOS、Windows、Linux | 一次开发，多平台部署 |
| 高精度识别 | 基于 RandomForest 算法 | 准确率可达 99% 以上 |
| 微小距离区分 | 可区分沙发1和沙发2的位置 | 精细化的环境感知 |
| 简单易用 | 命令行和 Python API 双重接口 | 快速集成到现有系统 |
技术原理深度解析
数据采集流程
特征工程处理
whereami 使用独特的特征构建策略：
def aps_to_dict(aps):
"""将接入点信息转换为特征字典"""
return {ap["ssid"] + " " + ap["bssid"]: ap["quality"] for ap in aps}
这种设计确保了每个 WiFi 接入点的唯一性（SSID + BSSID 组合），并使用信号质量（Quality）作为特征值，范围 0-150。
机器学习管道
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.pipeline import make_pipeline
def get_pipeline(clf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, class_weight="balanced")):
return make_pipeline(DictVectorizer(sparse=False), clf)
实战应用指南
安装部署
# 使用 pip 安装
pip install whereami
# 验证安装
whereami --version
基础使用步骤
1. 环境学习阶段
# 在卧室采集样本
whereami learn -l bedroom -n 10
# 在厨房采集样本
whereami learn -l kitchen -n 10
# 在客厅采集样本
whereami learn -l living_room -n 10
参数说明：
-l或--location: 指定位置标签-n: 采集样本数量（建议 5-10 个）
2. 模型验证
# 查看已学习的位置
whereami locations
# 交叉验证准确率
whereami crossval
# 输出示例: 0.99319 (99.3% 准确率)
3. 实时预测
# 获取当前位置预测
whereami predict
# 输出: bedroom
# 获取概率分布
whereami predict_proba
# 输出: {"bedroom": 0.99, "kitchen": 0.01}
Python API 集成
from whereami import learn, predict, predict_proba, crossval, locations
# 编程方式学习位置
learn("office", n=5)
# 实时预测
current_location = predict()
print(f"当前位置: {current_location}")
# 获取详细概率
probabilities = predict_proba()
print(f"概率分布: {probabilities}")
# 批量验证
accuracy = crossval()
print(f"模型准确率: {accuracy:.2%}")
高级应用场景
智能家居自动化
import time
from whereami import predict
class SmartHomeController:
def __init__(self):
self.last_location = None
def monitor_location(self):
while True:
current_loc = predict()
if current_loc != self.last_location:
self._handle_location_change(current_loc)
self.last_location = current_loc
time.sleep(30) # 每30秒检测一次
def _handle_location_change(self, location):
if location == "bedroom":
self._adjust_lights("warm", 30)
self._play_relaxing_music()
elif location == "kitchen":
self._adjust_lights("bright", 70)
self._start_coffee_machine()
办公环境优化
from whereami import Predicter
class OfficeEnvironmentManager:
def __init__(self):
self.predictor = Predicter()
def auto_config_workspace(self):
location = self.predictor.predict()
config_strategy = {
"desk1": self._setup_design_environment,
"desk2": self._setup_development_environment,
"meeting_room": self._setup_presentation_mode,
"break_room": self._setup_relax_mode
}
if location in config_strategy:
config_strategy[location]()
性能优化建议
数据采集策略
模型调优参数
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from whereami.pipeline import get_pipeline
# 自定义模型参数
custom_clf = RandomForestClassifier(
n_estimators=200, # 增加树的数量
max_depth=15, # 控制树深度
min_samples_split=5, # 分裂最小样本数
class_weight="balanced" # 处理类别不平衡
)
optimized_pipeline = get_pipeline(custom_clf)
常见问题解决方案
精度提升技巧
| 问题现象 | 解决方案 | 效果评估 |
|---|---|---|
| 位置混淆 | 交替采集样本（A→B→A→B） | 减少时序过拟合 |
| 信号波动 | 增加采样次数（n=10-15） | 提高稳定性 |
| 新设备干扰 | 定期重新训练模型 | 适应环境变化 |
故障排除指南
# 检查数据目录
ls ~/.whereami/
# 删除问题数据
rm ~/.whereami/problematic_location.txt
# 重新训练模型
whereami learn -l corrected_location -n 10
最佳实践总结
- 分层采样: 在不同时间段采集样本，避免时间偏差
- 环境隔离: 确保每个位置有独特的 WiFi 信号特征
- 持续监控: 定期验证模型准确率，及时调整
- 备份策略: 保留历史数据版本，便于回滚
技术展望
whereami 不仅是一个位置识别工具，更是智能环境感知的入口。未来可扩展方向包括：
- 多传感器融合: 结合蓝牙、声音等信号
- 时序分析: 加入移动轨迹预测
- 云端同步: 多设备间模型共享
- 边缘计算: 嵌入式设备部署
通过 whereami，你可以轻松构建智能的位置感知应用，让设备真正理解所处的环境，为用户提供更加智能和个性化的体验。
立即开始你的智能环境之旅，让每一个位置都有智能的回应！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
