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公开（公告）号CN118897997B | 申请号CN202410301152.9 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人香港科技大学 |
分类号G06F18/23(2023.01), G06F18/213(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/08(2023.01) | 优先权2023.05.05 US 63/500,279 | 申请日2024-03-15 |
公开日2026-11-03 | 发布日期2026-11-03 | 文档 ID84696797341200008 |
源数据页码1694 | 专利语言zh | |
提供了一种用于识别建筑物楼层的方法，包括：对一个从所述建筑物的底层收集的并检测到接入点的信号样本进行标记；在一个二分图中对所述多个信号样本和接入点进行建模；利用图神经网络处理所述二分图以获取每个信号样本相对于检测到的接入点的特征嵌入向量；将多个所述特征嵌入向量聚类为特征嵌入向量簇，直到所述特征嵌入向量簇的总数等于建筑物的楼层数；以及对所述起始簇进行索引，使用后续楼层号码对其他所述排序了的特征嵌入向量簇进行索引。本发明利用了楼层之间信号溢出的效应，仅需要一个标记信号样本，对射频信号进行有效聚类，并对聚类所得的节点簇进行准确索引，相对于其它算法具有更优越和高效的聚类性能。
附图 1