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物联网定位之WiFi定位。
现在WiFi技术已经比较成熟，应用也比较广泛，这样就不需要再铺设专用设备来进行定位了。这种方法具有扩展方便、数据能自动更新、成本低等优点，首先实现了大规模化。
WiFi定位一般用“近邻法”来判断，即离基站或热点最近，也就是认为邻近地区，如附近有多个信号源，可通过三角定位来提高定位精度。
然而，WiFi热点受周围环境影响较大，准确度较低。WiFi定位能实现大规模、复杂的定位，但精度仅为2米左右，不能做到精确定位。所以适合于人或车的定位导航，可在医疗机构、主题公园、工厂、商场等多种场合进行定位导航。
物联网定位之RFID定位
RFID定位技术的基本原理是通过一组固定读卡器读取目标RFID标签的特征信息(例如身份ID、接收信号强度等)，同样也可以用近邻法、多边定位法、接收信号强度等方法来确定标签的位置。
这是一种技术动作距离很短，通常是几十米。但是，该系统能在数毫秒内获得精确定位信息，而且传输范围广、成本低，具有非接触、无视距离等优点，是一种理想的室内定位技术。但作用距离近，不具备通讯能力，又不容易与其它系统结合，难以实现精确定位，布设读卡器和天线需要大量工程实践经验。
物联网定位之视觉定位
可将视觉定位系统分为两大类，一类是利用移动的传感器(如照相机)采集到的图像来确定其位置，另一类则是利用固定位置的传感器来确定待测目标的位置。依据参照点选择的不同又可分为参考三维建筑模型、影像、预置目标、投影目标、参考其它传感器以及非参考资料。
参照3D建筑模型和图像分别采用原有的建筑结构数据库与预校准图像进行对比。而且，为增强鲁棒性，参考部署目标使用布置的特定图像标记(例如QR码)作为参考点；投射目标是根据预先部署的目标在室内环境中投影到参考点。其它传感器数据可与其它传感器相结合，以提高覆盖范围和鲁棒性。
历史上最大的物联网“网”，悄然改变了我们的生活方式，它背后隐藏着一个功臣——位置服务，作为重要的数据基础能力提供者，它将向更多行业提供更加精确的服务。
