[發明專利]一種基于用戶反饋的室內語義地圖更新方法與系統有效
| 申請號: | 201611058847.0 | 申請日: | 2016-11-25 |
| 公開(公告)號: | CN106705972B | 公開(公告)日: | 2017-12-08 |
| 發明(設計)人: | 郭得科;姚晨蝶;滕曉強;周曉磊 | 申請(專利權)人: | 郭得科 |
| 主分類號: | G01C21/20 | 分類號: | G01C21/20;G01C21/36 |
| 代理公司: | 北京風雅頌專利代理有限公司11403 | 代理人: | 李陽,于潔 |
| 地址: | 410003 湖南省長沙*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 用戶 反饋 室內 語義 地圖 更新 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及室內定位技術,特別地,涉及一種基于用戶反饋的室內語義地圖更新方法與系統。
背景技術
近年來,室內定位技術已經在室內導航、社交網絡、推送廣告等服務中得以應用。基于室內定位的服務系統工作的必要條件之一是具有可用的室內地圖,因此室內地圖的自動化構建成為了當前基于室內位置服務的主要問題。很多研究者利用眾包數據(如圖像、WiFi信號強渡、用戶的移動軌跡等)來構建室內二維平面地圖。然而,這些系統構造的二維平面地圖不具有室內空間的語義信息。
語義室內地圖的出現能夠改善現有的基于室內位置服務的系統的工作,同時也能夠被用來設計新的基于室內位置服務的系統。室內語義地圖記載著室內對象的空間結構及其語義(如名稱、類別、功能等非空間屬性),每一個室內空間對象都有豐富的語義信息。室內空間對象指代的是任意位置和區域的一般實體,包括標注實體和未標注實體。標注實體表示的是其語義信息已經通過文本信息被標記,例如,在商業場所中的室內對象的名稱以及功能屬性已經通過文本信息進行標注。而非標注實體,例如細粒度的一般實體,指的是缺少被標記的文本信息的實體。
盡管對于室內語義地圖的自動化構建,每一個標記實體的文本信息能夠提供精確的語義信息,然而現有技術中的方法主要關注的是室內特定實體的識別與分類,尚不能精確地識別這些語義文本信息。同時,室內空間的語義信息是動態變化的,例如商場的店鋪的更換、商場的促銷信息的更新、陳列展品的更換。對于給定的室內空間,地圖上的已經標記的語義信息明顯與當前室內語義信息存在差異。如果新更新的語義信息沒有被及時標記或者是舊的語義信息沒有及時被移除,初始的室內語義地圖就會逐步的衰減甚至是破壞基于位置服務系統的績效。在這樣的情況下,室內語義地圖不僅不能夠改善現有的基于室內位置的服務體驗,而且也不能產生新的基于室內位置服務系統。因此,室內語義地圖的自適應與更新問題還沒有被解決。這個開放問題基本上限制了室內語義地圖的應用,尤其是長期部署的應用。
解決此問題的一個直接的方法是定時重新生成整個室內語義地圖。這個方法耗時耗力,而且也在更新沒有變化的室內環境上浪費大量資源。該方法被設計用來自動構建整個室內平面地圖,不適合對復雜的室內空間進行實時的、明確的語義信息的更新。而且,他們也不能更新文本語義信息,因此對已標注的實體的更新就會失效。
針對現有技術中更新室內語義地圖的方法成本過高且不能更新文本信息的問題,目前尚未有有效的解決方案。
發明內容
有鑒于此,本發明的目的在于提出一種基于用戶反饋的室內語義地圖更新方法,能夠以較低的成本更新室內語義地圖與文本語義信息。
根據本發明的一個方面,提供了一種基于用戶反饋的室內語義地圖更新方法。
根據本發明提供的基于用戶反饋的室內語義地圖更新方法包括:
向所有移動端發布眾包任務;
等待任意移動端執行眾包任務,并接收其任務結果;
對任務結果進行質量評估,獲得與其對應的評估結果;
根據任務結果和與其對應的評估結果更新該移動端的評分;
根據任務結果更新室內語義地圖。
其中,眾包任務包括位置獲取任務與短視頻采集任務,其中,位置獲取任務為根據GPS定位獲取移動端所在的地理位置,短視頻采集任務為拍攝包含豐富語義的室內對象。
并且,執行位置獲取任務包括:
根據最后可用的GPS位置定位移動端所在的建筑物范圍;
用戶手動確定建筑物范圍內,移動端所處的具體建筑物;
用戶手動確定所處的樓層。
同時,執行短視頻采集任務包括:
確定一個固定位置,并在固定位置旋轉拍攝包含豐富語義的室內對象,生成短視頻;
確定兩個固定位置,在從一個固定位置移動到另一個固定位置的同時拍攝包含豐富語義的室內對象,生成短視頻。
并且,對任務結果進行質量評估,為對短視頻進行質量評估,包括:
根據短視頻生成數據質量評估矩陣;
根據數據質量評估矩陣中獲得短視頻每幀圖像中的特征點數量與短視頻的語義信息提取比;
判斷特征點數量是否低于預先設定的閾值,是則放棄該短視頻并提示移動端避免采集特征點較少的室內對象。
并且,獲得短視頻的語義信息提取比包括:
獲取該短視頻中可提取語義信息的數量;
獲取同等位置中其他移動端的短視頻中可提取語義信息的數量的平均值;
使前者除以后者,獲得語義信息提取比。
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