趙安印 吳家豪 帥小應(yīng) 陳茂國

摘? 要：為了實現(xiàn)大學(xué)生間自發(fā)、實時、便捷、安全的互幫互助，開發(fā)基于移動位置服務(wù)的幫助服務(wù)平臺，本平臺采用位置指紋識別算法、深層混合（VGG-LSTM）模型和多參數(shù)融合Help算法實現(xiàn)求助任務(wù)的發(fā)布、查詢、認(rèn)領(lǐng)等功能。通過用戶真實行為完成任務(wù)，可實現(xiàn)資源共享、增進大學(xué)生間的友誼和形成校園內(nèi)“人人為我、我為人人”的良好氛圍。

關(guān)鍵詞：位置指紋;深層混合模型;Help算法;位置服務(wù)

中圖分類號：TP311? ? ?文獻標(biāo)識碼：A

Design of the Help Service Platform Based on Real-Time Location Technology

ZHAO Anyin，WU Jiahao，SHUAI Xiaoying，CHEN Maoguo

（Taizhou University，Taizhou 225300，China）

Abstract：To realize the spontaneous，real-time，convenient and safe mutual help among college students，a help service platform is designed and developed based on mobile location-based service，through location fingerprint recognition algorithm，deep hybrid （VGG-LSTM） model and Help algorithm.Help-seeking information is released，inquired，and claimed online and actions are taken offline to complete the mission.The platform helps promote resource sharing and enhance friendship，creating the good atmosphere of? "all for one，one for all" on campus.

Keywords：location fingerprint;deep hybrid model;Help algorithm;location-based service

1? ?引言（Introduction）

現(xiàn)代大學(xué)生追求高效，而逐一解決瑣碎小事卻略顯低效，所以一個支付少量費用或不支付費用就可以解決小事的平臺就有了需要。

目前，市場上也曾經(jīng)出現(xiàn)過一些同類的小眾的校園軟件，如Uni。而這些軟件都沒有被普及使用。根據(jù)調(diào)查和分析，發(fā)現(xiàn)這類校園軟件都存在一個普遍的問題，缺乏室內(nèi)精準(zhǔn)的定位系統(tǒng)，雖然這并不妨礙線上問題的解決，但在大學(xué)生活中，有很多實際的問題和線上的請求更需要通過線下的方式來解決。

在將目光放在定位技術(shù)上面之后，可以注意到，當(dāng)下，隨著社會對位置服務(wù)（Location Based Service，LBS）的強烈需求[1，2]，室內(nèi)定位技術(shù)也得到了越來越多的關(guān)注，其中最具代表性的有UWB[3]、藍牙[4]、RFID[5]和Zigbee[6]室內(nèi)定位方法，而它們有的需部署額外設(shè)備，有的定位范圍過小和不穩(wěn)定，皆不適合本平臺的應(yīng)用場景。而校園內(nèi)WiFi覆蓋范圍廣，給WiFi室內(nèi)定位[7，8]提供了硬件條件，該技術(shù)又具有部署簡單，功率低，定位精度高，并且非視距[9]（Not of Sight，NLOS）對WiFi本身影響較弱等優(yōu)點，因此本平臺使用WiFi室內(nèi)定位技術(shù)。并在用戶離線的時候，通過結(jié)合采用運動傳感器的人體運動識別模型[10]來計算出運動狀態(tài)，實現(xiàn)用戶在室內(nèi)在線和離線狀態(tài)的無縫定位，方便幫助者更快找到求助者，實現(xiàn)面對面、實時性的幫助。

利用移動位置服務(wù)尋找近鄰，通過“舉手之勞”幫助自己解決一些生活中可代勞的小事，例如快遞代拿、學(xué)習(xí)的線上與線下互助、租車、閑置物品共享等。本平臺旨在倡導(dǎo)大學(xué)生間的互助精神，提供一個傳遞善意的工具，通過人與人之間真實的互助行為，增進友誼，拉近人與人之間的距離，營造快樂友好的大學(xué)生活環(huán)境。而大學(xué)生作為一個社會消費群體存在著分布集中和需求量大這兩個基本特點，這兩個特點也使得這樣的求助性服務(wù)平臺能在大學(xué)生群體中更好的推廣。

2? ?系統(tǒng)架構(gòu)（System architecture）

2.1? ?系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

整個Help App系統(tǒng)分為兩部分：客戶端+云服務(wù)器。

客戶端的功能是提供友好的用戶界面供用戶實現(xiàn)任務(wù)的發(fā)布、查詢與認(rèn)領(lǐng)，和離線狀態(tài)下的定位導(dǎo)航來方便用戶完成任務(wù)。云服務(wù)器的功能是接收和處理客戶端的數(shù)據(jù)，并將重要的數(shù)據(jù)存儲在云數(shù)據(jù)庫中，再將用戶需要的數(shù)據(jù)通過傳輸網(wǎng)絡(luò)傳送到用戶的客戶端。如圖1所示。

考慮到本軟件會存在多用戶同時使用的高并發(fā)情況，為了提高平臺性能，在硬件方面，我們將采用CDN加速技術(shù)[11]，該技術(shù)主要從高速緩存和專線兩個方面入手。

高速緩存，成本較低，適用于靜態(tài)內(nèi)容。研究表明80%的用戶在使用App時利用的是20%的內(nèi)容，在這個規(guī)律下，緩存服務(wù)器可以處理大部分客戶的靜態(tài)請求，而原始的服務(wù)器只需處理約20%左右的非緩存請求和動態(tài)請求，所以這一措施將會大大加快平臺對客戶請求的響應(yīng)時間，同時降低了原始服務(wù)器的負(fù)載。CDN服務(wù)一般會在全國范圍內(nèi)的關(guān)鍵節(jié)點上放置緩存服務(wù)器。如圖2所示。

專線，讓用戶直接訪問數(shù)據(jù)源，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的動態(tài)同步。

2.2? ?功能設(shè)計

而本平臺在客戶端又針對性地分為八個功能模塊：互幫互助、二手市場、有借有還、失物招領(lǐng)、代買代拿、學(xué)霸指導(dǎo)、勤工儉學(xué)和我的客服。如圖3所示。便捷大學(xué)生尋找近鄰實時地幫助自己解決一些生活中可代勞的小事和遇到的困難。

在App中的界面設(shè)計如圖4和圖5所示。

下面簡述幾個重點模塊的功能設(shè)計。

互幫互助：求助者在客戶端可以將自己待解決的問題作為任務(wù)發(fā)布，系統(tǒng)將任務(wù)數(shù)據(jù)記錄到Bmob云中，幫助者可以通過客戶端領(lǐng)取任務(wù)幫助他人解決問題。一旦任務(wù)解決，Bmob云會自動刪除任務(wù)，同時客戶端不再顯示任務(wù)。通過互幫互助模塊，用戶可以輕松解決瑣碎小事，提高辦事效率，加快生活節(jié)奏，達到互利共贏的優(yōu)質(zhì)生活。

二手市場：平臺在Bmob云端自動為注冊的各大高校分配存儲塊，學(xué)生用戶可以將自己要賣出的商品實物拍照發(fā)布到服務(wù)器端，服務(wù)器端自動存儲，并在客戶端進行顯示。其他同城或同校學(xué)生用戶可以根據(jù)信息進行購買。而該模塊主要是在線下通過面對面的方式來交易商品。

失物招領(lǐng)：失物招領(lǐng)是一個替大學(xué)生們尋回丟失物品和解決撿拾物品無法歸還的問題的模塊。學(xué)生用戶可以將丟失物品的信息發(fā)往服務(wù)器，服務(wù)器整理失物信息生成表單并發(fā)往客戶端，撿到物品的用戶可以根據(jù)信息聯(lián)系失主。當(dāng)任務(wù)解決后，Bmob云自動將表單刪除，同時客戶端將不再顯示任務(wù)。失物招領(lǐng)模塊將給用戶的生活帶來極大的方便。

學(xué)霸指導(dǎo)：學(xué)霸指導(dǎo)模塊的設(shè)立主要是為了解決大學(xué)生在學(xué)習(xí)困難方面的問題。遇到學(xué)習(xí)困難的同學(xué)可以通過客戶端將尋找學(xué)習(xí)輔導(dǎo)的信息發(fā)往服務(wù)器，服務(wù)器接收后自動發(fā)往客戶端進行顯示，同校學(xué)霸便可根據(jù)需求提供有償服務(wù)。模塊的最大特色在于可以讓學(xué)生得到即時的講解與輔導(dǎo)，以便更加輕松高效的解決學(xué)習(xí)問題。另一方面，用戶在使用模塊指導(dǎo)他人的同時，也能復(fù)習(xí)和鞏固知識，甚至收獲一份互助學(xué)習(xí)的友誼，緩解枯燥單一的學(xué)習(xí)生活。

我的客服：我的客服模塊設(shè)立的目的主要是幫助用戶解決軟件使用過程中出現(xiàn)的各種問題，包括交易糾紛、用戶追蹤、責(zé)任歸屬等。通過人工服務(wù)和機器程序判定相結(jié)合實現(xiàn)精準(zhǔn)人性化服務(wù)。我們首先將軟件使用過程中的一些常見問題的解決方案存儲在Bmob云服務(wù)器中，當(dāng)用戶在使用過程中遇到困難，只要輸入問題，系統(tǒng)將自動給出答案。當(dāng)用戶遇到糾紛時，可以首先將數(shù)據(jù)和圖片等證據(jù)上傳，Bmob云服務(wù)器將自動啟動程序判定責(zé)任歸屬，當(dāng)通過機器程序無法判斷責(zé)任歸屬或者用戶對機器判斷的結(jié)果不滿意時，可以通過撥打客服電話的方式解決問題。通過以上兩種方式，可以大大減低軟件的運營成本，同時也可以提高用戶的滿意度。

3? ?核心技術(shù)（Core technology）

3.1? ?室內(nèi)導(dǎo)航技術(shù)

使用GPS[12，13]實現(xiàn)室外定位導(dǎo)航，使用改進的WiFi室內(nèi)定位技術(shù)和采用運動傳感器的人體運動識別模型實現(xiàn)室內(nèi)定位導(dǎo)航。

GPS定位技術(shù)是在被定位的設(shè)備上提前安裝GPS裝置，通過24顆覆蓋全球的衛(wèi)星去獲取GPS裝置的位置信息，然后將位置信息傳遞給控制端的一個過程，并計算出接收機的三維位置三維方向，以及運動速度和時間信息。WiFi的室內(nèi)定位技術(shù)絕大多數(shù)都是利用RSS（Received Signal Strength）[14]。目前的室內(nèi)定位技術(shù)主要分兩種：一種是三角形算法。另一種則是位置指紋識別算法[15-20]（Finger printing）。三角形算法首先通過待測移動設(shè)備和至少三個AP（Wireless Access Point）的無線信號強度得到距離信息，再估計目標(biāo)位置，而位置指紋識別算法則通過比較定位所需的信號特征即指紋信息來獲取目標(biāo)位置。

位置指紋識別算法的WiFi定位技術(shù)在可用性和定位精度方面具有較大優(yōu)勢[21]，并且也更適用于校園環(huán)境。因此我們采用了指紋定位。

指紋定位中的“指紋”指的就是移動終端發(fā)射的無線信號經(jīng)過反射和折射，產(chǎn)生于周圍環(huán)境密切相關(guān)的特定模式和多徑信號。在定位過程中，一般分為兩個階段，離線階段和定位階段[22]。離線階段：首先使用Bmob云建立位置指紋識別數(shù)據(jù)庫，選擇合適的參考點，每一個參考點都應(yīng)能提供足夠的信息來進行后續(xù)定位階段的位置估計。依次在參考點上測量不同AP的RSS值，將相應(yīng)的物理地址與參考點的位置信息存儲在Bmob云數(shù)據(jù)庫中。在測量時，通常會受環(huán)境影響而導(dǎo)致無線信號強度的不穩(wěn)定，為了克服RSS的不穩(wěn)定性對定位的影響，去掉一個最大值和最小值來取平均值作為其RSS值。建立完數(shù)據(jù)庫后，進入定位階段：首先使用離線階段存儲的AP信號強度值方差來剔除信號強度值方差較大的AP數(shù)據(jù)[23]，將篩選過的AP數(shù)據(jù)與Bmob云數(shù)據(jù)庫進行匹配，計算位置估計值。具體流程如圖6所示。

典型的匹配算法有平均KNN算法，加權(quán)KNN算法和貝葉斯算法，本文使用的是加權(quán)KNN算法，具體如下：

平均KNN定位算法是利用用戶在在線階段接收到的信號強度（RSS）與離線階段采集的Bmob云指紋庫進行匹配，通過計算得到RSS的歐氏距離，根據(jù)RSS的歐氏距離大小選擇鄰近的K個參考點，來估計目標(biāo)用戶的位置。

假設(shè)總的參考點數(shù)為M個，定位區(qū)域內(nèi)共有H個AP，在線階段終端可視AP集合與指紋庫中第i個參考點可視AP集合的交集為S，則待測點到指紋庫中第i個參考點的信號強度歐氏距離[24]為：

（1）

其中，Rssj為在線階段用戶接收到的Si集合中第J個AP的Rss值;Rssij為Bmob指紋庫中第i個參考點用戶接收到的S集合中第J個AP的Rss值;N為Si集合的元素個數(shù)。

由于有M個鄰近參考點，通過式（1）可以得到M個歐氏距離，比較這M個歐氏距離，選取歐氏距離較小的K個鄰近參考點，根據(jù)這K個鄰近參考點得到用戶坐標(biāo)位置為：

（2）

其中，表示第個鄰近參考點的橫坐標(biāo);表示第個鄰近參考點的縱坐標(biāo)。

而加權(quán)KNN算法則是建立在平均KNN算法的基礎(chǔ)上，根據(jù)參考點的RSS的歐氏距離得到每個鄰近參考點的加權(quán)系數(shù)，用這個加權(quán)系數(shù)來替換掉式（2）中的，計算得到用戶的位置估計。用這種加權(quán)KNN算法得到的位置估計結(jié)果比起傳統(tǒng)的KNN算法更精確。

然而盡管在校園內(nèi)部，WiFi覆蓋范圍已經(jīng)十分廣闊，可仍然存在一些沒有被覆蓋到或者信號薄弱的地方，面對這種情況，可以利用移動終端的加速度、陀螺儀等運動傳感器[25]獲取目標(biāo)人物相關(guān)數(shù)據(jù)，使用一種改進的卷積網(wǎng)絡(luò)與雙層長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的深層混合（VGG-LSTM）模型以實現(xiàn)特征自提取并進行運動識別。如圖7所示。

該模型結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)層狀、時序的結(jié)構(gòu)特點，將多維傳感器數(shù)據(jù)類比于圖像的RGB矩陣進行適應(yīng)性處理;由一維串聯(lián)卷積網(wǎng)絡(luò)與雙層長短期記憶網(wǎng)絡(luò)復(fù)合而成[10]。

再根據(jù)初始位置信息推算其位置，完成離線狀態(tài)下的導(dǎo)航，實現(xiàn)室內(nèi)定位導(dǎo)航。

具體流程如圖8所示。

3.2? “Help”算法

針對有可能存在的多人同時接單和平臺推送求助信息的問題，使用多參數(shù)融合的Help算法。綜合考慮用戶與發(fā)布者的距離和用戶的誠信值兩個因素，得到具體的綜合評價指數(shù)，再根據(jù)綜合評價指數(shù)選擇接單者。該計算方式優(yōu)先考慮用戶的距離，其次考慮用戶的誠信值。距離最短（以發(fā)布任務(wù)的用戶為圓心畫出N個同心圓，半徑相差5米視為與發(fā)布者距離相同），誠信值最高的用戶優(yōu)先接單，同時平臺也會優(yōu)先選擇綜合評價指數(shù)最高的前五名進行剛發(fā)布的求助信息的推送，通過這樣的方式就解決了多用戶同時接單的問題，同時也提高了平臺解決用戶求助任務(wù)的時間效率，如圖9所示。

4? ?結(jié)論（Conclusion）

本文設(shè)計基于移動位置服務(wù)的Help服務(wù)平臺，采用位置指紋識別算法、深層混合（VGG-LSTM）模型和Help算法來實現(xiàn)線上求助任務(wù)的發(fā)布、查詢、認(rèn)領(lǐng)和線下用戶真實行為完成任務(wù)。本平臺的意義是不僅僅是為了方便大學(xué)生解決身邊的瑣碎小事并提高辦事效率，更是為了倡導(dǎo)大學(xué)生間的互助精神，提供一個傳遞善意的工具，通過人與人之間真實的互助行為，增進友誼，拉近人與人之間的距離，營造快樂、友好、幸福、和諧的大學(xué)生活環(huán)境，并且渴望在未來實現(xiàn)不僅僅是在校園，而是在世界每一個角落，陌生人之間都可以主動的互相幫助。而本平臺的室內(nèi)定位導(dǎo)航技術(shù)在信號強度弱和手機運動傳感器受損的情況下也存在著一定范圍的誤差。但隨著硬件技術(shù)的改進的社會趨勢，室內(nèi)定位技術(shù)只會越來越精確，我們平臺的室內(nèi)導(dǎo)航也會更加精確，實時性也會越來越強。

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