室內定位技術在校園位置服務中的應用與探索＊

何瑩瑩，保 駿，劉 朋，陳祝明

（1.電子科技大學信息與通信工程學院，四川 成都 611731；2.中移（成都）信息通信科技有限公司研發一部，四川 成都 610213）

1 研究背景

科技是戰勝困難的有力武器，創新是引領發展的第一動力。全社會高度重視科學技術的發展，并把科技創新擺在社會發展全局的核心位置。科學技術具有世界性和時代性，科學技術與人類社會密切相關。發展科學技術必須具有全球性的視野并把握時代的脈搏。21 世紀以來，信息化、網絡化、數字化成為當今科技發展的大趨勢。在信息技術領域，“互聯網+”、大數據、云計算等引領信息技術的潮流，智慧地球、智慧城市、智慧物流、智能生活等應用技術不斷拓展，形成了無時不在、無處不在的信息網絡環境，使人類生產生活發生了重大改變，這些變化無疑是科技創新的成果。

隨著信息技術的迅速發展，迅猛的信息化浪潮沖擊著人類社會的各個領域。近年來，中國十分重視教育的信息化，提出以教育信息化帶動教育現代化，破解制約中國教育發展的難題，促進教育的創新與變革。借著教育改革的東風，各學校紛紛將“數字化”引入到教學、科研、管理和信息發布等日常工作和生活的各個環節中，從而建立了以計算機網絡通訊為基礎的信息管理和服務平臺，用來輔助教學、科研和管理等各種活動。

隨著校園信息化建設的深入開展，信息化手段和工具在“數字校園”中得到廣泛應用。校園是一個具有特殊職能的區域，“數字校園”是現實校園空間的延伸和擴展。校園作為城市的一個重要組成部分，在履行部分社會職能的過程中需要大量與空間位置有關或具有空間內涵的信息及相關服務。近年來，位置服務伴隨著互聯網技術的發展而迅速興起。所謂位置服務（Location Based Service，LBS），就是通過無線定位技術，根據用戶的當前地理位置，提供用戶所需內容和方便快捷的服務。校園師生作為互聯網用戶中的活躍群體，希望在“數字校園”中獲得與校園學習、工作和生活緊密結合的位置服務，“校園位置服務”應時而生。校園位置服務是依賴于移動設備位置信息的服務，通過空間定位系統確定移動設備的地理位置，并利用地理信息系統（Geographic Ⅰnformation System，GⅠS）數據庫和無線通信向教師、學生、管理者和公眾及時、有效地提供與位置有關的服務[1]。

在校園位置服務中，位置信息是關鍵，定位技術是獲取位置信息的關鍵途徑。在空曠的室外環境中，全球衛星導航系統（Global Navigation Satellite System，GNSS）作為發展較為成熟的位置服務系統，能夠提供非常精確的定位信息，但是對于室內環境中，由于信號遮擋嚴重、信道條件復雜、多路徑效應等因素，現有的室外定位方法無法在室內定位中取得很好的效果。但是據統計數據表明，人們每天大約有70%～90%的時間待在室內，有大量的潛在用戶對室內位置服務有著一定的需求[2]。針對室內眾多復雜場景中的位置服務需求，目前主流的室內定位技術有無線通信（Wireless Fidelity，Wi-Fi）、藍牙（Bluetooth）、ZigBee、超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）、射頻識別（Radio Frequency Ⅰdentification，RFⅠD）等[3]，其中低頻射頻識別（Low Frequency-Radio Frequency Ⅰdentification，LF-RFⅠD）因其低頻信號具有通信距離短、抗干擾能力強的特點，對應的低頻感應技術已被廣泛應用于RFⅠD室內定位領域。目前，低頻感應技術已在汽車無鑰匙進入系統及考勤、門禁系統的人員進出檢測中被廣泛應用。2011 年，清華大學何曉曉[4]在汽車無鑰匙進入系統中，利用布置在主駕車門、副駕車門、前排中間、后備箱處的4 個低頻發射天線對相應4 個檢測區域進行鑰匙位置檢測，通過比較鑰匙端感應到各處低頻天線的接收信號場強的大小，得出鑰匙端的當前位置，從而實現對攜帶鑰匙人員在車內或車外的判別。2012年，電子科技大學梁龍等[5]在無源RFⅠD 考勤系統中，利用無接觸刷卡方式低頻喚醒標簽卡，完成對攜卡人員的身份判別以實現考勤系統。溫州神思電子科技有限公司[6]在遠距離自動感應門禁系統中，利用低頻地埋天線激活標簽卡，對進出人員進行身份的自動識別和進出方向的準確判斷，實現了對進出人員的管理。

2 室內定位技術的發展

目前，室外常見的定位技術主要有衛星定位技術、移動通信網定位技術、Assisted-GPS 定位技術，以及基于無線局域網（WLAN）等無線網絡的定位技術。常見的室內定位技術主要有紅外線、超聲波、Wi-Fi、藍牙、ZigBee、UWB、LF-RFⅠD 等。其中，紅外線和超聲波室內定位技術是室內定位領域早期的發展成果，當下應用并不廣泛。在校園位置管理中，如何通過定位技術獲取用戶的位置信息是校園位置服務的關鍵問題。在校園環境中，室外主要采用北斗或GPS 定位，室內主要采用 Wi-Fi、藍牙、ZigBee、UWB、LF-RFⅠD定位。

2.1 Wi-Fi 定位

Wi-Fi 是基于ⅠEEE 802.11 標準的一種無線局域網（WLAN），具有高帶寬、高速率、高覆蓋度的特點，并且受非視距（Non Line of Sight，NLOS）影響極小[7]。在中短距離的應用范圍內，Wi-Fi 具有很大的優勢。近年來，WLAN 作為一種與Ⅰnternet 有線網、3G 網絡互補的寬帶無線接入方式，被廣泛部署在室內場所中，且隨著支持Wi-Fi 的移動終端日益普及，基于Wi-Fi的室內定位技術也受到了廣泛的關注。Wi-Fi 因其相對低廉的成本和較好的定位精度，且與智能手機等移動終端設備有較好的兼容性，被廣泛應用于大型商場、地下停車場的室內導航、廣告推介等領域[6]。同時Wi-Fi定位技術還可以應用到不同的定位方案中，室內定位主要釆用基于Wi-Fi 信號強度值的位置指紋定位。

2.2 藍牙定位

藍牙設備體積小，容易集成在手機、筆記本電腦等多種設備中，能夠方便地實現自組織網絡，在設備之間進行無線信息交換，使藍牙室內定位技術得到推廣普及。由于藍牙成本低廉、定位精度較好，且與智能手機等移動終端設備有較好的兼容性，被廣泛應用于大型商場、地下停車場的室內導航、廣告推介等領域[8]。通過在室內廣泛布設藍牙接入點，終端設備中的藍牙模塊可以通過互聯模式接入網絡，且能通過測量無線信號的方式得到終端的位置，實現定位目的。但是，藍牙定位穩定性不高，易受噪聲干擾。

2.3 ZigBee 定位

ZigBee 是一種低速率的無線通信規范，基于802.15.4 無線標準協議的物理層和MAC 層協議[9]。利用網絡節點之間信息的互傳，將信息從一個節點傳輸到另一個節點。ZigBee 定位具有低能耗、低速率、低成本、高容量、高可靠性、短時延等優點，可以嵌入各種設備中。ZigBee 作為一種短距離無線通訊技術，在室內定位領域的應用主要體現在家庭安防領域[10]。但是，其信號穿透性不好。

2.4 UWB 定位

UWB 是一種新型的無線通信技術，通過發送極窄的脈沖信號，可以提高探測設備對移動終端的距離分辨率和角度分辨率。通過提取脈沖信號中的有效信息實現定位，增強了對隨機因素的應對能力[11]。UWB 定位具有范圍廣、功耗低、抗干擾能力強、傳輸速率高[12]等特點，且定位精度能夠精確到厘米級別，在抗多徑能力和穿透性方面也有著較好表現，適用于高精度的室內定位服務[13]。但是由于其部署及運營成本較高，目前只應用于貴重物品保管、重要人員監控等工業領域[14]。

2.5 LF-RFID 定位

RFⅠD 定位技術是通過射頻集成電路發送電磁波信號并進行釆集和存儲的技術，是一種非接觸式的自動識別技術。RFⅠD 具有高精度、低成本、非接觸性的優勢，在非接觸性交互領域得到了廣泛應用[15]。按照工作頻率的不同，RFⅠD 標簽可以分為低頻（LF）、高頻（HF）、超高頻（UHF）和微波等不同種類。低頻標簽工作頻率范圍在30～300 kHz，一般為無源標簽，其工作能量通過電感耦合方式從閱讀器耦合線圈的輻射近場中獲得，當低頻標簽與閱讀器之間傳送數據時，低頻標簽需位于閱讀器天線輻射的近場區內，低頻標簽的閱讀距離通常小于1 m。其中工作頻率在125 kHz的低頻信號具有通信距離短、抗干擾能力強等特點，因此低頻感應定位技術被廣泛應用于考勤、門禁等系統的人員無感進出檢測中，能夠實現對密集人群進行準確高效的卡口進出檢測。

3 校園位置服務的需求

校園為實施位置服務提供了良好的環境[16]，校園中通常都會架設無線局域網，這是位置服務在校園中得以應用的前提條件；學生們只需要隨身攜帶一個移動設備，如智能手機、手表或手環即可，校園位置服務系統體系結構如圖1 所示。

圖1 校園位置服務系統體系結構

在校園位置服務系統中，用戶通過智能手機、手表或手環等智能移動終端設備，在衛星定位系統、無線通信網絡等方式下實現定位，確定用戶當前的地理位置信息，并借助校園無線網和移動通信網絡，訪問位置服務應用服務器以獲取相應的位置服務信息。校園位置服務應用通過校園地理信息數據庫提供的地理位置信息實現定位。數字校園應用服務器根據數字校園信息數據庫（包括學生數據庫、教師數據庫、教務數據庫、門戶數據庫等）中的數據提供信息和服務。位置服務應用服務器將二者整理結合，向用戶提供相應的信息和服務，既保證了數據的獨立，又提高了訪問的效率。下面將從課堂出勤、校園導航、校園社交、軌跡追蹤和危險預警5 個方面分析校園位置服務的需求。

3.1 課堂出勤

學生的到課情況直接影響學生的學業成績，為了更好地監督學生，建立考勤系統在學校的日常教學和管理中十分必要。現有的手動和自動出勤跟蹤系統可以確保學生在指定的時間到指定的地點上課，然而，大多數自動化系統在實際應用中都會出現成本高、需要安裝專門的硬件設備、操作復雜等問題，有時還會因系統精度不高出現學生偽造或代簽的問題。為解決上述問題，2016 年，ANAND 等[17]在《Attendance monitoring in classroom using smartphone&Wi-Fi fingerprinting》一文中提出了一種使用智能手機和Wi-Fi 指紋技術的課堂考勤監管，通過智能手機的攝像頭進行面部識別以確定學生身份，還利用校園Wi-Fi網絡確定學生的位置，成本低且不需要專門的硬件設備，此外，利用指紋識別技術即使在復雜的教室環境中也能進行較高精度的定位。2019 年，XU 等[18]在《 Research on mobile phone attendance positioning system based on campus network》一文中提出了一種通過關聯ⅠP 地址、MAC 地址、用戶賬號、交換機端口等信息，對校園網用戶進行在線記錄和實時跟蹤的方法，解決了移動考勤系統的身份驗證和人員定位2 大問題。該系統通過特征人臉的圖像訓練和人臉識別對用戶進行身份驗證，在校園網下進行各種信息處理的同時，也實現了對人員簽到時的位置定位。

目前，市面上的一些產品針對校園內學生考勤管理，已經實現了學生進入校門時自動簽到，走到對應教室時自動點名，后臺可生成所有學生進出校園/教室的時間列表，教師可以查看所有考勤數據，無需再進行手動簽到和人為考勤，提高了校園內管理學生的效率。

3.2 校園導航

校園是學生學習和生活的主要場所，對于新生和來訪者而言，熟悉校園環境通常需要他人的幫助，很難自行解決，校園導航系統就可以有效地解決這一問題。ActiveCampus 項目有關人員在University of California，San Diego（加州大學圣地亞哥分校）設計了一個校園位置服務系統[19]，該系統為用戶提供在線地圖（OpenStreetMap），使用戶能夠看到周圍的好友，并可以通過即時消息，與附近的好友進行實時通信。用戶還可以看到周圍的實驗室以及有趣的活動。The National University of Ⅰreland Maynooth（愛爾蘭國立梅努斯大學） 則設計了一個校園會議導航系統[20]，為到學校參加國際會議的人員提供校園和會議導航支持，同時，該系統可以根據用戶當前位置，計算出用戶到目的地的最短路徑，并通過不斷更新用戶當前位置將用戶引導到目的地。2018 年，CHEN 等[21]在《Smart campus care and guiding with dedicated video footprinting through internet of things technologies》一文中，通過物聯網技術為學生提供了一個基于深度學習的人臉識別智能校園關懷和導引系統——深度引導，該系統實現了校園內建筑物之間的無縫室內外導航，為學生提供了高效的校園導航服務，以便學生快速到達目的地、發現周圍的朋友、找到同學等。

3.3 校園社交

社交是校園活動中不可缺少的一部分，校園社交就是討論哪些學生經常獨處，哪些學生喜歡結伴而行，哪些同學經常聚在一起，同學們經常集體參加什么活動等問題，校園中的人際交往關系對學生的學習成績、日常表現以及身心健康有著重要的作用。定位校園中學生的移動軌跡可以幫助教師和家長很好地了解學生的日常行為和校園社交情況。

在校園環境中發生的各種活動在很大程度上決定了學生在校園中表現出的社交互動類型。2018 年，ELDAW 等[22]在 《 Presence analytics:making sense of humans social presence within a learning environment》一文中通過使用Wi-Fi 追蹤的大數據集進行校園社交活動規律的研究，發現社交活動都與校園內的特定地點有密切關系。為了進一步預測和分析學生的社交和學業成績的關系，2020 年，SWAⅠN 等[23]在《Leveraging WiFi network logs to infer student collocation and its relationship with academic performance》一文中利用Wi-Fi 關聯日志，重新推斷用戶的粗略位置，可以描述個體搭配并模擬個人行為，同時探討了這些搭配與個人表現的關系，為校園社交的研究提供了途徑，如果對校園內的搭配進行大規模縱向分析，還可以進一步研究影響學生身心健康的因素。

同時，利用校園學生在特定時間指定地點的規律性聚集還可以檢測該地點發生的活動和課程。2017 年，GEORGE 等[24]在《Social-DBSCAN:a presence analytics approach for mobile users'social clustering》一文中通過對WLAN 活動跟蹤進行聚類，在校園環境中檢測移動用戶的細粒度群體，提出了基于密度的聚類算法——Social-DBSCAN，可以自動檢測目標地點進行的常規課程，并精確估計出勤率。

3.4 軌跡追蹤

2020 年年初，在全球范圍內爆發了新型冠狀病毒疫情，由于其傳染性極強，為保障人民生命安全，防疫工作成為了抗疫中的首要任務，對危險人群接觸者的軌跡追蹤在預防病毒傳播方面至關重要。防疫工作初期，人們采用手動登記、人工檢查的方式進行軌跡追蹤，受感染者的密切接觸人在幾小時甚至幾天后才能獲得信息，效率低下，不利于防疫工作的進行。為解決這一問題，2021 年 3 月，NG 等[25]在《COVⅠD-19 and your smartphone:BLE-based smart contact tracing》一文中提出了一種基于低功耗藍牙（BLE）的智能接觸追蹤（SCT）系統，利用智能手機的藍牙低功率信號和機器學習分類器自動檢測可能與感染者接觸的人，利用接收信號強度（RSS），每部智能手機都會估計自己與其他用戶手機的距離，并在違反社交距離規則時發出實時警報，并使用精確的近距離感應將接觸者分為高/低風險人群，大大提高了效率，為防疫工作的進行提供了支持。這種系統的使用場所廣泛，如校園、醫院、超市等人員密集地。校園作為一個大型開放的人群聚集地，同樣面臨著疫情巨大的威脅，因此，為校園師生提供一個安全的環境迫在眉睫。對校園中的危險人群進行行動軌跡追蹤，可以有效遏制流行病的傳播。由于Wi-Fi 網絡幾乎可以覆蓋整個校園，并且每個學生至少隨身攜帶一個支持Wi-Fi 的移動設備（如智能手機、手表或手環等），2021 年6 月，TU等[26]在《Epidemic contact tracing with campus wifi network and smartphone-based pedestrian dead reckoning》一文中提出了一種利用校園Wi-Fi 網絡和智能手機的行人推算（PDR）的流行病接觸追蹤方法，把學生之間接觸的持續時間和距離相結合來分析學生之間的接觸程度，實現了學生在校園日常生活中位置分布信息的非感知獲取，準確地追蹤學生的行動軌跡和接觸人群，為疫情的防控提供了信息支持。

3.5 危險預警

如今，校園內面臨的最大挑戰之一就是校內人員的安全問題，尤其是中小學校園的學生安全問題尤為突出，如校園霸凌、打架斗毆等事件，大學校園還會出現盜竊、搶劫、性侵犯等事件。目前，很多學校已經在校園內所有建筑物、電梯和樓梯間安裝了藍光應急電話用于緊急求救，但是求救時間與警察到達現場時間之間存在很長的延遲，導致危險事件不能得到及時的處理。為解決這一問題，2017 年，LⅠU 等[27]在《Location-aware smart campus security application》一文中提出了一種位置感知智能校園安全系統，將Wi-Fi指紋定位方法與基于藍牙信標的三邊測量定位方法相結合，實現了定位精度提高到米級且成本較低的效果，使用戶可以直接從隨身攜帶的移動設備中向警方發送求救信號以及當前所在的位置，即使在室內，也可以精確鎖定所在的位置，從而及時獲取警方的幫助，降低了校園危險事件帶來的損失，有效保障了校園中學生的人身安全。為進一步加大對校園內學生安全情況的監測，2018 年，CHEN 等[21]在《Smart campus care and guiding with dedicated video footprinting through internet of things technologies》提出的深度引導系統中，通過基于深度學習的人臉識別方法對學生在校園內的日常行為進行實時監測，利用校園內現有的監控攝像機，構建了校園學生的專用視頻軌跡，把對每個學生錄制的視頻進行自動分類，以備必要時進行足跡審查，成本低且節省勞動力，使校園中查找特定事件或目標的時間大大減少。

針對校園內人員安全問題，一些致力于室內外人員定位的企業采用了在相關活動區域設置電子圍欄的方法，實時定位學生的位置，查看詳細的活動軌跡，當學生在非正常區域內活動，或在校期間走出校園、上課時間不在教室、晚休時間不在寢室等情況下立即報警，提醒相關教師對此情況進行及時處理，提高對學生在校期間的安全管控。相關定位公司還采用了移動設備報警方式，一旦遇到危險情況，學生可以通過隨身攜帶的智能手機、手表或手環自主呼救，教師、家長或學校保衛處人員將在移動端收到報警信息。

4 低頻感應定位技術應用于無感考勤的探索

學生考勤管理是學校教學管理的重要環節，學校迫切需要智能化考勤系統對學生的到課情況進行統計。對于室內定位技術在考勤系統的應用中，LF-RFⅠD室內定位中因其低頻信號具有通信距離短、抗干擾能力強、成本低、功耗低等特點，因此可以利用低頻感應定位技術進行人員無感進出檢測，以實現無感考勤。基于LF 的人員無感進出檢測的考勤系統能夠對密集人群進行準確高效的卡口進出檢測，實現高效且低成本的無感考勤方式，是一種校園信息化的較優選擇。系統總體架構圖如圖2 所示。

圖2 系統總體架構圖

基于LF 的人員無感進出檢測的考勤系統主要包括3 部分，即標簽卡模塊、卡口基站模塊、后臺解算和可視化模塊。標簽卡模塊主要用來采集和處理標簽卡到卡口基站各低頻天線的接收信號場強（Received Signal Strength Ⅰndicator，RSSⅠ），并將此 RSSⅠ數據上傳；卡口基站模塊由標簽卡閱讀器（包括高頻接收器和低頻發射器等）、中央控制模塊、以太網通信模塊、電源模塊和輔助模塊（包括人機交互單元等）組成，卡口基站模塊主要用來喚醒卡口處低頻覆蓋區域標簽卡，收集標簽卡定位數據，建立與后臺計算和可視化模塊的網絡通信；后臺解算和可視化模塊搭載在計算機硬件平臺上，主要用來調度卡口人員進出定位算法，對收集的標簽卡定位數據進行解算，實時更新人員進出狀態的位置信息，同時在用戶（User Ⅰnterface，UⅠ）界面上顯示。

基于LF 的人員無感進出檢測的考勤系統工作流程如下：①當攜卡人員進入標簽卡低頻感應區域，標簽卡被卡口基站低頻天線發出激勵信號喚醒；②標簽卡閱讀器的高頻接收器快速讀取各標簽卡的定位信息，并通過中央控制模塊和以太網通信模塊及時上傳至后臺解算和可視化模塊；③后臺解算模塊合理調度卡口人員精確定位算法，對各標簽卡的定位信息進行解算，實時更新人員進出狀態的位置信息，同時在UⅠ界面上顯示。這樣就完成了整個系統的人員定位信息采集、傳輸、處理和顯示的全過程，以便管理者統計人員考勤信息。

為了驗證上述考勤系統的在校園環境中的可行性，實驗地點選擇在學校教室門口附近，實驗環境部署如圖3 所示。

圖3 實驗環境部署

卡口區域門的尺寸為100 cm×25 cm×200 cm，卡口基站低頻天線共有4 個，依次編號為1、2、3、4，所有天線均安裝在同一水平面，分別位于在卡口外右側、卡口內右側、卡口內左側和卡口外左側的門框左右墻壁上，且離地高度均為1.0 m。實驗的主要硬件設備包括卡口基站、標簽卡和筆記本電腦，設置低頻發射源的功率為9 W，標簽卡超高頻發射功率為1 MW。

實驗測試時，為了模擬學生上課進出教室的行為，同時教室門口附近有其他人員走動，對4 名攜卡人員進行了100 次測試，可通過UⅠ界面實時查看攜卡人員進出卡口狀態的位置信息。

以下將該考勤系統對人員進出教室卡口的檢測效果進行演示，其中包括攜卡人員從教室卡口外側走入教室，從教室卡口內側走出教室。本次演示所攜帶的標簽卡為1 號標簽，標簽卡為紅色代表人員在教室卡口外側，標簽卡為灰色代表人員在教室門口中間，標簽卡為藍色代表人員在教室卡口內側，演示效果圖如圖4 和圖5 所示。

圖4 攜卡人員在教室卡口外側

圖5 攜卡人員在教室卡口內側

通過搭建測試環境，開展實地實驗，全面地驗證了該考勤系統的可行性：人員進出檢測準確率高于95%、系統反應時間約為400 ms、標簽卡續航時間遠超過6 個月。

5 結論

本文簡述了幾種主要的室內定位技術的發展及應用，分析了校園位置服務的需求，結合室內定位技術，可以將校園位置服務分為課堂考勤監測、校園導航、校園社交分析、行為軌跡追蹤、危險報警5 個方面。目前，室內定位技術已在校園位置服務中獲得了一些初步的應用并取得了良好的效果，但是由于定位精度和設備部署成本等問題還未完全普及。

基于LF 的人員無感進出檢測的考勤系統利用低頻感應定位技術，能夠對密集人群進行準確高效的卡口進出檢測，并從檢測準確率、系統反應時間和標簽卡續航時間3 個方面驗證了該系統的可行性，可以實現高效且低成本的無感考勤方式。但是，由于校園中室內布設各不相同，可能會出現卡口基站與標簽卡之間的通信受障礙物阻擋而導致定位失敗的情況，因此，如何提高檢測系統的穩定性值得進一步研究。