[发明专利]一种基于图像识别的室内定位方法与装置在审
申请号: | 201410335949.7 | 申请日: | 2014-07-15 |
公开(公告)号: | CN104112124A | 公开(公告)日: | 2014-10-22 |
发明(设计)人: | 罗红;彭光鑫;张楠;李亚涛;孙岩 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学;北京西南风信息技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 张颖玲;王黎延 |
地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 图像 识别 室内 定位 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及地理定位技术领域,尤其涉及一种基于图像识别的室内定位方法与装置。
背景技术
随着人民在生活日益多彩化,人们越来越多的使用大型室内公共场所进行各种活动,例如:去大型商场、超市购物,或者在大型商务酒店召开会议,以及在各种大型会场举办展览、参观各种主题博物馆等。由于各种室内场所的布局不同,加之空间较大,有时候想要确定自己当前所处的位置并不是特别容易。
以大型商场为例,想要在商场中确定自己所处的位置,传统的办法是通过查看商场所张贴的商场楼层平面示意图。在平面示意图中,给出了商场该楼层的店铺分布信息,有时亦会用小红点或小红星直接显示出该平面示意图所处的位置;在没有标注当前位置的小红点或小红星的情况下,顾客只能根据周围的商铺信息与平面示意图进行比对,从而判断出自身当前所处位置。
然而,传统的平面示意图亦存在着诸多不便之处,比如,在商场中能够张贴的楼层平面示意图数量有限,不能随时随地满足客户查询位置信息的需要;或者,楼层平面示意图可能会存在污损的情况,在没有对被污损的楼层平面示意图进行及时替换的情况下,该图所能提供的位置信息准确度就会降低。另外,一旦商场商铺有所变动,则原先的楼层平面示意图将失去作用,需要重新制作新的地图。
传统的室内定位方法由于诸多因素的限制,并不能很好的为顾客提供准确且便捷的服务。然而,目前的一些较为通用的定位技术,由于实际情况的限制,并不能很好的满足室内定位的需求。例如,作为应用范围最广的GPS定位技术,由于信号传播问题,无法运用于室内定位中;并且,GPS定位技术的精度限制,导致无法实现10米以内的精确定位;对于Wifi和iBeacon室内定位技术,虽然在实验条件下,Wifi和iBeacon室内定位都达到了不错的效果,但在实际应用中,由于存在各种环境干扰的因素会影响定位精度,且需要提前进行基础设施铺设,导致这两种室内定位技术尚处于实验阶段,距离实际应用尚存在一定的距离。
因此,目前的室内定位技术中,不能随时随地查询位置信息是目前室内定为技术中存在的最主要的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例期望提供一种基于图像识别的室内定位方法与装置,利用智能终端及终端中的摄像装置就能够实现对室内大部分地区的准确定位,且具有工作量小、普及性强、实用价值高的特点。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
本发明实施例提供了一种基于图像识别的室内定位方法,所述方法包括:
获取用户拍摄的当前位置标识图片,并对所述标识图片进行预处理;
将预处理后的标识图片与标识信息库中的每个标识的标识信息进行匹配,对所述标识图片进行识别;
根据识别结果在当前地图系统中的位置信息,确定所述拍摄的位置标识在地图系统中所处位置,并在地图上进行呈现。
上述方案中,所述对标识图片进行预处理包括:对所述标识图片进行图片裁剪和灰度化处理。
上述方案中,所述方法还包括:对所述预处理后的标识图片进行尺度不变特征转换Sift特征向量提取。
上述方案中,所述标识信息库中以图片或Sift特征向量的方式存储所述标识信息。
上述方案中,所述将预处理后的标识图片与标识信息库中每个标识的标识信息进行匹配,对所述标识图片进行识别包括:
分别计算所述标识图片的Sift特征向量与标识信息库中的每个标识的标识信息的Sift特征向量的匹配点数;
根据与所述标识图片匹配点数最多的标识确定所述标识图片的识别结果。
上述方案中,所述标识信息库包括不同标识多种拍摄角度下的标识信息;
相应的,所述分别计算所述标识图片的Sift特征向量与标识信息库中的每个标识的标识信息的Sift特征向量的匹配点数包括:分别计算所述标识图片的Sift特征向量与标识信息库中每个标识的多种拍摄角度下的多个标识信息的Sift特征向量的匹配点数的总和;所述根据与所述标识图片匹配点数最多的标识确定所述标识图片的识别结果包括:根据与所述标识图片匹配点数总和最高的标识确定所述标识图片的识别结果。
上述方案中,所述分别计算所述标识图片的Sift特征向量与标识信息库中每个标识的多种拍摄角度下的多个标识信息的Sift特征向量的匹配点数的总和包括:
获取用户输入的所拍摄的标识图片的角度;
根据用户输入的拍摄角度确定所述标识图片与标识信息库中多种拍摄角度的标识信息进行匹配的先后顺序;
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