[发明专利]定位方法、装置及存储介质

说明书

本公开实施例中提供定位方法、装置及存储介质，通过获取深度图及与深度图配准的彩色图，对彩色图进行目标检测，并基于检测到的目标的轮廓对彩色图进行区域划分，得到轮廓区域，从深度图中提取空洞区域，基于深度图与彩色图之间的配准关系，将深度图与进行区域划分的彩色图进行求交集，得到空洞区域中与轮廓区域相交的子区域。其中，子区域即是空洞区域与轮廓区域的子区域，那么，子区域是子区域的子区域，根据子区域可以对子区域进行有效区分。因此，本实施例能够对空洞区域进行子区域的准确区分，在该前提下，就能准确确定子区域的深度值并做填充等相应处理。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及定位方法、装置及存储介质。

背景技术

相关技术提供基于视觉的自我定位方案，通过采集环境图像，识别环境中所 存在的目标物，并基于目标物进行自我定位。但是，这种方式有其局限性。如果 环境中的目标物是移动的，那么将无法进行准确地自我定位。

因此，如何提升基于视觉的自我定位精确度，是本方案所要解决的技术问题。

发明内容

鉴于以上相关技术的缺点，本公开的目的在于提供定位方法、装置及存储介 质，以解决相关技术基于视觉的定位精确度低的技术问题。

本公开第一方面提供一种定位方法，其包括：

通过光学采集设备采集环境图像；

对环境图像提取特征点集并在特征点集中识别移动对象的特征点；

在特征点集中删除移动对象的特征点；

利用删除后的特征点集对光学采集设备进行定位。

在可选实施例中，在特征点集中识别移动对象的特征点，包括：

对环境图像进行图像分割，得到多个目标物的子区域及子区域的目标物属 性；

根据子区域的目标物属性，在多个子区域中识别移动对象并确定移动对象 所在子区域的特征点。

在可选实施例中，在多个子区域中识别移动对象，包括：

利用子区域的属性在事先设置的移动对象集合中进行匹配，以得到匹配的 移动对象。

在可选实施例中，对环境图像进行图像分割，得到多个目标物的子区域及子 区域的目标物属性，包括：

使用Mask R-CNN模型对环境图像进行目标物检测，得到多个目标物的子 区域及子区域的目标物属性。

在可选实施例中，利用删除后的特征点集对光学采集设备进行定位，包括：

使用删除后的特征点集，利用同步定位与地图构建算法绘制环境地图并基 于环境地图进行定位。

在可选实施例中，定位方法还包括：

根据定位信息控制配备光学采集设备的移动终端进行运动导航。

本公开第二方面提供一种定位装置，其包括：

采集模块，通过光学采集设备采集环境图像；

特征点识别模块，对环境图像提取特征点集并在特征点集中识别移动对象 的特征点；

删除模块，在特征点集中删除移动对象的特征点；

定位模块，利用删除后的特征点集对光学采集设备进行定位。

在可选实施例中，特征点识别模块具体用于：

对环境图像进行图像分割，得到多个目标物的子区域及子区域的目标物属 性；

根据子区域的目标物属性，在多个子区域中识别移动对象并确定移动对象 所在子区域的特征点。