[发明专利]使用一个或多个处理器的方法，设备及计算机可读介质

说明书

本发明提供用于开发指纹数据库和提取用于确定终端用户装置的地理位置的特征几何形状的系统、设备和方法。装置收集或处理器接收路径网络中的位置的深度图(S101)。识别所述深度图内的物理结构(S103)。在所述物理结构处将所述深度图划分为距所述道路水平某一高程处的水平面(S105)。使用线性回归算法、曲线回归算法或机器学习算法从所述深度图的所述水平面提取二维特征几何形状(S107)。

技术领域

以下揭示内容涉及开发指纹数据库和使用多边测量计算确定终端用户装置(例如，车辆、移动电话、智能手表等)的地理位置。

背景技术

使用全球定位系统(GPS)、局域无线技术(例如，WiFi)和短波长无线电波(例如，蓝牙)的车辆定位可能不精确。在GPS的情况下，多路径致使由车辆接收的信号的定时变化。在WiFi和蓝牙的情况下，信号强度是用于定位的不可靠的手段，这主要是归因于三维(3D)空间中的发射台的位置的遮挡和精确度缺乏。在此些情况下，执行多边测量所依据的参考不足以精确使得产生车道水平(或在某些情况下，道路水平)定位。

发明内容

本发明提供用于开发指纹数据库和提取用于确定装置的地理位置的特征几何形状的系统、设备和方法。在一个实施例中，所述方法包括接收路径网络中的位置的深度图。所述方法进一步包括使用处理器识别深度图内的物理结构。所述方法进一步包括在物理结构处将深度图划分为距道路水平某一高程处的水平面。所述方法进一步包括使用线性回归算法、曲线回归算法或机器学习算法从水平面提取二维特征几何形状。

在另一实施例中，所述方法包括由终端用户装置收集路径网络中的位置处的深度图。所述方法进一步包括使用终端用户装置的处理器识别深度图内的物理结构。所述方法进一步包括在物理结构处将深度图划分为距道路水平某一高程处的水平面。所述方法进一步包括使用线性回归算法、曲线回归算法或机器学习算法从水平面提取二维特征几何形状。

在又一实施例中，所述设备包括至少一个处理器和包含一或多个程序的计算机程序代码的至少一个存储器；所述至少一个存储器和所述计算机程序代码经配置以利用所述至少一个处理器致使所述设备至少执行：(1)接收路径网络中的位置的深度图；(2)识别所述深度图内的物理结构；(3)在物理结构处将深度图划分为距道路水平某一高程处的水平面；以及(4)使用线性回归算法、曲线回归算法或机器学习算法从水平面提取二维特征几何形状。

附图说明

本文中参看以下图式描述示范性实施例。

图1说明深度图图像的实例，其具有多个高程处的所提取水平切片和从所述所提取的切片识别的二维图像。

图2说明指纹数据库中的经编码指纹的实例。

图3说明图2的经编码指纹的线特征几何形状的实例。

图4说明图2的经编码指纹的弧特征几何形状的实例。

图5说明图2的经编码指纹的样条特征几何形状的实例。

图6说明车辆的实例，其中识别和提取车辆周围的特征几何形状以确定车辆的地理位置。

图7A和7B说明装置的额外实例，其中识别和提取装置周围的特征几何形状和控制点以确定装置的地理位置。

图8说明基于三个控制点的多边测量过程的另一实例。

图9说明用于提取用于开发指纹数据库的特征几何形状的实例流程图。

图10说明用于使用终端用户装置提取一位置处的特征几何形状的实例流程图。

图11为示范性地理和/或导航数据系统的图。

图12说明图11的示范性系统中使用的装置的组件的实施例。

具体实施方式