[發(fā)明專利]基于視頻的室內定位方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810297931.0 | 申請日： | 2018-03-30 |
| 公開（公告）號： | CN108534781A | 公開（公告）日： | 2018-09-14 |
| 發(fā)明（設計）人： | 劉寧;林瑞立;李明寬 | 申請（專利權）人： | 中山大學 |
| 主分類號： | G01C21/20 | 分類號： | G01C21/20;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 廣州凱東知識產權代理有限公司 44259 | 代理人： | 羅丹 |
| 地址： | 510000 *** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 室內定位 視頻 神經網絡識別 圖像信息檢索 傳統(tǒng)圖像 地標序列 定位過程 定位算法 定位坐標 離線階段 神經網絡 實時定位 特征提取 原地旋轉 在線階段 點數據 客戶端 視頻幀 地標 羅盤 匹配 修正 拍攝 返回 覆蓋 | ||
1.一種基于視頻的室內定位方法，其特征在于包括以下步驟：
離線階段，獲得當前建筑的室內平面圖，并對各圖像標志采集數張圖像信息，提取出圖像特征點，打上地理位置標記；
在線階段，用戶手持智能終端在所需定位點旋轉拍攝一段小視頻，在該小視頻中需至少包含兩個圖像標志，在拍攝的同時，智能終端將該小視頻的每一幀和對應的羅盤角實時推流給后臺服務器端，服務器端經圖像標志提取、圖像識別及序列過濾，得到序列和修正后的羅盤角讀數，然后通過三角定位算法，計算出用戶所在室內的精確位置，再把坐標點數據返回給客戶端。
2.根據權利要求1所述的基于視頻的室內定位方法，其特征在于：
采用深度學習的方法，把采集到的圖像信息放到區(qū)域提取Faster R-CNN模型和區(qū)域識別GoogLeNet模型中訓練。
3.根據權利要求1所述的基于視頻的室內定位方法，其特征在于：
所述圖像標志提取步驟，通過預訓練好的Faster R-CNN模型和KCF跟蹤技術提取出一張圖像的圖像標志，得到圖像標志序列RegoinS Of Interest(ROIs)。
4.根據權利要求1所述的基于視頻的室內定位方法，其特征在于：
所述圖像識別步驟，通過把圖像標志輸入到預訓練好的GoogLeNet網絡中，識別出序列。
5.根據權利要求1所述的基于視頻的室內定位方法，其特征在于：
所述序列過濾步驟，通過和理想序列使用最長公共子序列過濾，得到無誤的序列。
6.根據權利要求1所述的基于視頻的室內定位方法，其特征在于：
當服務器端傳入一定數量的羅盤角讀數后，對相鄰幀的羅盤角讀數使用高斯濾波，以降低噪聲的干擾。
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