一种对抗性无监督域适应的大空间定位方法及系统

本发明属于人工智能、计算机视觉、计算机图形学领域，公开了一种对抗性无监督域适应的大空间定位方法及系统，包括：获取室内大空间环境的多模态数据并进行归一化，形成域数据，其中，多模态数据包括：Wi‑FI RSSI、Wi‑Fi CSI、BLE、RFID、磁力计数据、加速度计数据、超带宽信号，域数据分为源域数据和目标域数据；构建定位预测网络模型；将所述源域数据和所述目标域数据输入通过训练的所述定位预测网络模型，完成在目标域上的定位预测。本发明无论是在光线条件差、障碍物多变还是人群密集等复杂环境下，都能够保持较高的定位精度，提供更加流畅、安全和个性化的沉浸式体验。