[发明专利]室内定位方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种室内定位方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标图像；

对所述目标图像中的文字进行文字识别；

确定文字识别结果中各段文字在所述目标图像中所占的图像比例；

将所述文字识别结果中占据最高图像比例的文字确定为目标文字，并根据所述目标文字确定目标场所；

获取所述目标场所对应的目标图像集，所述目标图像集中包含在预设拍摄位置处拍摄的候选图像，所述候选图像对应有候选文字内容，所述候选文字内容为所述候选图像中包含的文字内容；

根据所述文字识别结果，从所述目标图像集中筛选所述候选图像，其中，筛选出的所述候选图像对应的所述候选文字内容中包含所述文字识别结果；

对筛选出的所述候选图像与所述目标图像进行特征点匹配，得到匹配分值；

确定最高匹配分值对应的所述候选图像，并将所述候选图像对应的所述预设拍摄位置确定为目标位置，所述目标位置为拍摄所述目标图像时所处的位置，且所述目标位置属于所述目标场所中的所述预设拍摄位置；

在所述目标场所对应的室内地图中显示所述目标位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像中的文字进行文字识别，包括：

通过调用文字识别接口，向服务器发送所述目标图像，所述服务器用于对所述目标图像中的文字进行文字识别；接收所述服务器反馈的所述文字识别结果；

或者，

将所述目标图像输入本地的文字识别模型，得到所述文字识别模型输出的所述文字识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述文字识别模型包括特征提取网络和特征分类网络；

所述将所述目标图像输入本地的文字识别模型，得到所述文字识别模型输出的所述文字识别结果，包括：

将所述目标图像输入所述特征提取网络，得到所述特征提取网络输出的文字特征，所述特征提取网络是包括至少一个稠密块的卷积神经网络；

将所述文字特征输入所述特征分类网络，得到所述特征分类网络输出的文字分类结果，所述特征分类网络为全连接网络；

根据所述文字分类结果确定所述文字识别结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述候选图像与所述目标图像进行特征点匹配，得到匹配分值，包括：

通过尺度不变特征变换SIFT算子对所述目标图像进行特征点提取，得到所述目标图像对应的目标特征点集，所述目标特征点集包含所述目标图像中各个特征点的特征点信息，所述特征点信息包括特征点的特征向量，所述特征向量用于表征特征点在图像中的位置；

根据所述目标特征点集以及所述候选图像对应的候选特征点集，计算所述目标图像与所述候选图像中特征点之间的欧式距离，所述欧式距离根据所述特征向量计算得到；

根据各个特征点之间的所述欧式距离确定所述匹配分值。

5.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述在所述目标场所对应的室内地图中显示所述目标位置之后，所述方法还包括：

接收对所述室内地图的标注操作，所述标注操作用于在所述室内地图中标注目的地；

根据所述目标位置和所述目的地生成导航路线，并在所述室内地图上显示所述导航路线；

根据传感器数据和所述导航路线进行惯性导航；

每隔预定时间间隔显示提示信息，所述提示信息用于提示重新拍摄图像；

根据重新拍摄的图像更新所述导航路线上终端所处的实时位置。

6.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述获取目标图像，包括：

响应于接收到的定位操作，显示拍摄界面，所述拍摄界面中包含拍摄提示信息，所述拍摄提示信息用于提示拍摄包含文字内容的图像；

响应于拍摄指令，将摄像组件采集到的图像确定为所述目标图像。