[发明专利]一种基于光流法检测与贝叶斯预测的可见光动态定位方法

说明书

本发明公开了一种基于光流法检测与贝叶斯预测的可见光动态定位方法，该动态定位方法利用光流法与贝叶斯预测方法通过对运动物体在每一帧图像中检测对象、计算距离来进行动态定位，其中，光流法检测过程包括图像获取、预处理、及边缘检测；利用装载于运动物体前后的LED灯和高速照相机采集目标行进的速度位移数据，获得动态定位信息；通过贝叶斯预测设置下一帧的搜索中心，其中，贝叶斯预测包括设置搜索中心、预测质心位置、找出目标输出质心，其中本方法简单易行，硬件成本低，且定位精度高，系统稳定，不易受干扰影响，具有广阔的应用前景。

技术领域

本发明涉及可见光定位和测量技术领域，具体涉及一种基于光流法检测与贝叶斯预测的可见光动态定位方法。

背景技术

近年来，被誉为“绿色照明”的半导体照明技术迅速发展。与传统的白炽灯等照明光源相比，LED具有低功耗、寿命长、尺寸小、绿色环保等优点。与此同时，LED更具有调制性能好、响应灵敏度高等优势。将信号以人眼无法识别的高频加载到LED上进行传输，进而催生出一门能够实现照明与通信一体化的技术——可见光通信技术。

光流是一种简单实用的图像运动的表达方式，通常定义为一个图像序列中的图像亮度模式的表观运动，即空间物体表面上的点的运动速度在视觉传感器的成像平面上的表达。给图像中的每一个像素点赋予一个速度矢量，这就形成了一个图像运动场，在运动的一个特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可由投影关系得到，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动物体，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的。当图像中有运动物体时，目标和图像背景存在相对运动，运动物体所形成的速度矢量必然和邻域背景速度矢量不同，从而检测出运动物体及位置。

贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测。贝叶斯统计不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，获得精确的定位信息。

随着社会发展，大型建筑逐年增加，室内定位需求强烈，但传统的定位技术(卫星定位、基站定位)却因技术限制，无法满足室内定位的要求。目前，室内定位技术主要有红外定位技术、蓝牙定位技术、射频识别技术、无线局域网技术、超声波定位技术、超宽带技术、VLC定位技术等，大多数室内定位技术工作原理为：借助辅助节进行定位，通过不同的测距方式，计算待测节点相对于辅助节点的位置，与数据库中事先收集的数据进行比对，从而确定室内位置。但这些定位技术都有一定的缺陷，如：蓝牙定位技术设备稳定性差，无线局域网技术易受电磁干扰，超宽带技术成本昂贵。其中，在可实现规模推广的前提下，VLC定位的定位精度最高，可达亚米级，但其易受光遮挡干扰等影响，稳定性有待提高。

如今，在接收LED光信号方面存在的挑战。接收器在VLC系统通常由光电二极管或图像传感器组成。然而，众所周知，PD是环境光敏感的，因此不适合在户外使用；图像传感器可以很好地处理环境光(甚至阳光)，但使用图像传感器时仍然存在问题。例如，相机的帧速率通常远远低于所需数据速率。虽然，随着越来越多的高速摄像机，这个问题可以得到解决，但是很难以价格合理的价格引入市场。即使使用高速摄像机，跟踪每个LED的位置、捕捉一系列LED图像也不是一个简单的任务，因此，极有必要开发一种基于光流法检测与贝叶斯预测的可见光动态定位方法，一方面，以运动物体前后灯为工具，成本较低，无需进行附加的硬件安装；另一方面，基于光流法检测和贝叶斯预测的定位信息，大大提高了系统的鲁棒性，从而最大限度地发挥定位精度高、抗干扰性强的优势。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种基于光流法检测与贝叶斯预测的可见光动态定位方法，，旨在提高现有定位技术的鲁棒性和定位精度，进而在环境干扰等情况下，实现高精度的室内定位。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种基于光流法检测与贝叶斯预测的可见光动态定位方法，所述的可见光动态定位方法包括下列步骤：