基于位置特征图像检测的室内定位系统

发布时间：2024-02-05 18:08

　　基于位置的服务在生活各个方面都有其具体的应用场景,室内定位是基于位置服务的基础组成部分,跟人们的生活关系最为密切。图像特征作为人类和机器人理解环境的主要辅助信息,已经有许多基于图像特征检测的室内定位系统被提出。然而,如何权衡室内定位的精度和成本仍需要深入的研究。基于位置特征图像检测的室内定位方法使用深度学习和图像局部特征提取技术实现定位。使用该方法的系统在离线状态下对室内环境的位置特征数据进行采集包括图像数据和位置特征点坐标数据,同时在合适的位置设置人工标志,测量记录位置特征点的坐标信息,建立特征数据库。在线定位时采用训练好的检测模型对包含位置特征的图像进行检测并通过特征点检测算法获取候选位置特征点,从候选位置特征点中解析得出位置特征点的像素坐标,然后将位置特征点的像素坐标同位置特征点的世界坐标进行匹配从而可以得到位置信息。计算位置时需要采集图像相机的内部参数,系统提供了相机标定功能,标定的过程简单易行对于每台相机只需标定一次。图像检测模型的训练中使用预先经过训练的模型作为起点因此对于数据量的要求并不大,需要存储的数据量相对于保存室内全部图像信息的系统大幅减少。位置特征点的解析过程采用...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1系统总体架构图

图2.1系统总体架构图2.2离线勘测2.2.1现场勘测和设置在已知的基于图像的室内定位系统中，准备工作都需要对室内环境进行数据采集。同样的本系统中现场勘查工作主要是采集室内环境下可用的于定位的特征区域的数据。为了保证系统对所有拍摄位置都具备较好的位置反馈能力，需要添加部分....

图2.2坐标系示意图

以上参数不准确会导致定位结果误差过大。图2.1系统总体架构图2.2离线勘测2.2.1现场勘测和设置在已知的基于图像的室内定位系统中，准备工作都需要对室内环境进行数据采集。同样的本系统中现场勘查工作主要是采集室内环境下可用的于定位的特征区域的数据。为了保证系统对所有拍摄位置....

图2.3离线数据结构

此外离线数据还包含训练检测模型所需的数据测模型训练结果更为准确，采集的数据集图像需要进行有法包括对图像的旋转、添加噪点等操作，此外需要对图像征的xml文件，标记完成后将数据集按照设定比例划分图2.2坐标系示意图

图2.4在线定位总体流程

图2.4在线定位总体流程图2.5捕获图像示例2.3.2位置特征点解析模块位置特征点解析模块的输入为位置特征区域，输出为位置特征点。位置特征点的检测需要提取图像的局部特征点，然后依据特征区域的几何特征来近似地表示位置

本文编号：3896004