9、基于移动设备的博物馆室内定位系统与TensorFlow在医疗诊断中的应用

基于移动设备的博物馆室内定位系统与TensorFlow在医疗诊断中的应用

在当今科技发展的浪潮中，室内定位系统和机器学习在医疗诊断领域的应用成为了研究热点。本文将为大家介绍一种基于移动设备的博物馆室内定位系统，以及TensorFlow在医疗诊断中的应用探索。

基于移动设备的博物馆室内定位系统

在室外环境中，像全球定位系统（GPS）或全球导航卫星系统（GLONASS）这样的导航系统能够提供高精度的定位服务。然而，在室内环境下，它们的定位精度却大打折扣。因此，室内定位系统的研究和实现受到了广泛关注，其在沉浸式体验、资产跟踪、近距离营销、室内导航、仓库机器人控制、增强现实等多个实际应用场景中都有需求。

现有的室内定位系统有多种实现方式，如射频识别（RFID）、无线局域网（WLAN）、蓝牙等。但这些系统往往存在一些局限性，例如需要额外的硬件设备，增加了成本。

提出的方法

本文提出了一种用于秘鲁国立工程大学“Eduardo de Habich”博物馆的室内定位系统。该系统利用手机和WiFi信号强度来确定游客在博物馆内的位置，无需额外的硬件设备，仅使用预先安装的WiFi热点。

• 总体概述 ：该系统通过手机实时利用WiFi信号对博物馆游客进行室内定位，适用于计算资源较低的设备。为了满足响应时间和计算能力的要求，采用了一种简单而有效的贝叶斯递归估计器（也称为贝叶斯滤波器）。该方法分为离线阶段和在线阶段。离线阶段，多次采集每个区域的WiFi信号强度，得到每个区域的接收信号强度指示（RSSI）表，将RSSI数据分为训练集和测试集进行性能评估，计算归一化直方图并通过高斯曲线进行清理，最后评