La tecnología de localización en interiores se está volviendo cada vez más común, pero los métodos tradicionales para construir bases de datos de huellas dactilares de Wi-Fi enfrentan desafíos significativos, especialmente en entornos grandes y con varias habitaciones. Estos métodos a menudo sufren de baja eficiencia y altos costos asociados con la recopilación manual de datos. Para abordar estos problemas, se han introducido varios enfoques como la colaboración de multitudes y la recopilación dispersa, pero aún luchan con limitaciones como la precisión inadecuada de los datos y la distribución desigual. En este documento, presentamos un método novedoso para construir bases de datos de huellas dactilares de Wi-Fi basado en la conciencia de las características ambientales. Al aprovechar el aprendizaje profundo para analizar la relación entre las características ambientales y la intensidad de la señal de Wi-Fi, nuestro método permite una construcción de base de datos más rápida y eficiente. Los resultados experimentales demuestran que nuestro modelo consciente de las características ambientales supera significativamente a los métodos existentes en precisión de predicción, mejorando en gran medida tanto la eficiencia como la precisión de la construcción de la base de datos de huellas dactilares de Wi-Fi. Este enfoque también reduce la necesidad de intervención manual y mejora las capacidades de generalización. Nuestro método demuestra ser altamente práctico y adaptable, especialmente en estructuras a gran escala como residencias de ancianos. Tiene un potencial sustancial para una aplicación más amplia en entornos interiores extensos, ofreciendo un valor considerable para su adopción generalizada.