[发明专利]用于室内环境的定位的计算机实现的方法、服务器和介质

权利要求书

1.一种用于室内环境的定位的计算机实现的方法，该方法包括以下步骤：

实时地接收来自第一源的动态查询和来自第二源的静态输入；

在作为嵌入网络的深度卷积神经网络CNN上提取所述动态查询的特征；

通过应用作为条件网络的CNN来提取所述静态输入的特征，并且聚合所提取的所述静态输入的特征以生成特征变换，并且通过使用所述特征变换来对所述嵌入网络的中间特征进行调制；以及

应用三元组损失函数来优化所述嵌入网络和所述条件网络，并且提供定位结果。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述定位结果包括指示所述第一源在所述室内环境中的位置的预测。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述动态查询包括图像，并且所述第一源是与用户关联的移动终端装置，并且实时的所述静态输入包括来自所述第二源的静态图像，所述第二源包括在所述室内环境中联网的相机。

4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述静态输入是带有地理标记的。

5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，在所述室内环境中的不可预测的条件和/或非结构化的条件下提供所述定位结果。

6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，其中，所述不可预测的条件包括所述室内环境中的物体和/或人的变化，并且所述非结构化的条件包括所述室内环境的布局的变化，并且其中，所提取的与所述静态输入关联的特征包括高级上下文信息，并且其中，所述特征变换包括缩放参数和移位参数。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，在所述深度CNN上提取所述动态查询的特征的步骤还包括以下步骤：应用度量学习CNN，以及在所述深度CNN上迭代地提取所述动态查询的特征并且将所述特征变换融合到所述深度CNN中。

8.一种能够用于室内环境的定位的服务器，该服务器被配置为执行以下操作：

实时地接收来自第一源的动态查询和来自第二源的静态输入；

在作为嵌入网络的深度卷积神经网络CNN上提取所述动态查询的特征；

通过应用作为条件网络的CNN来提取所述静态输入的特征，并且聚合所提取的所述静态输入的特征以生成特征变换，并且通过使用所述特征变换来对所述嵌入网络的中间特征进行调制；以及

应用三元组损失函数来优化所述嵌入网络和所述条件网络，并且提供定位结果。

9.根据权利要求8所述的服务器，其中，所述定位结果包括指示所述第一源在所述室内环境中的位置的预测。

10.根据权利要求8所述的服务器，其中，所述动态查询包括图像，并且所述第一源是与用户关联的移动终端装置，并且实时的所述静态输入包括来自所述第二源的静态图像，所述第二源包括在所述室内环境中联网的相机。

11.根据权利要求8所述的服务器，其中，所述静态输入是带有地理标记的。

12.根据权利要求8所述的服务器，其中，在所述室内环境中的不可预测的条件和/或非结构化的条件下提供所述定位结果，并且其中，所述不可预测的条件包括所述室内环境中的物体和/或人的变化，并且所述非结构化的条件包括所述室内环境的布局的变化。

13.根据权利要求8所述的服务器，其中，在所述深度CNN上提取所述动态查询的特征还包括应用度量学习CNN，以及在所述深度CNN上迭代地提取所述动态查询的特征并且将所述特征变换融合到所述深度CNN中。

14.根据权利要求8所述的服务器，其中，所提取的与所述静态输入关联的特征包括高级上下文信息，并且其中，所述特征变换包括缩放参数和移位参数。