[发明专利]基于标识的多纠正线室内视觉数据库构建方法以及室内定位方法

摘要

本发明涉及一种基于标识的多纠正线室内视觉数据库构建方法以及室内定位方法，属于室内场景定位技术领域，为了解决现有技术无法避开相机镜头参数进行定位计算的缺点，本发明获取带有标识的图像，将图像通过加速鲁棒特征提取出特征点矩阵，计算特征点矩阵间的最近邻欧氏距离，检索出带有同一标识的图像，再通过加速鲁棒特征匹配得到m对匹配点，使用算法剔除误匹配点，得到单应矩阵，求解两条纠正线对应的参数方程，求解从参考坐标系到图像物理坐标系的转换关系，并求解相机在参考坐标系中的位置坐标和转向角，最后求解用户在真实世界中的位置坐标。本发明还提供一种基于标识的多纠正线室内视觉数据库构建方法。本发明适用于行人室内定位导航系统。

主权项

1.一种基于标识的多纠正线室内视觉数据库构建方法，其特征在于，包括：步骤一一：使用相机传感器对标识目标进行图像采集，得到的图像记作图像I_k；步骤一二：在所述标识目标上建立两条纠正线l_k1和l_k2，在所述l_k1和l_k2上各选取n个采样点，并通过所述采样点获得l_k1和l_k2在图像像素坐标系下的直线方程；所述纠正线l_k1在世界坐标系中的位置平行于水平地面，且l_k1为一条射线，其起始点位于所述标识目标中；所述纠正线l_k2在世界坐标系中位置垂直于水平地面并垂直于l_k1，其起始点位于所述标识目标中；步骤一三：使用加速鲁棒特征算法对I_k提取特征点矩阵，得到能够表征图像I_k特征的特征点矩阵F_k；步骤一四：求解纠正线l_k1在图像像素坐标系中的直线方程、采样点坐标以及原点，具体为：设n个采样点构成像素坐标矩阵其中和分别表示n个采样点的横坐标向量和纵坐标向量，均为是n×1的列向量；原点坐标为l_k1的左侧端点；设直线的l_k1的表达形式为y＝α_k1x+β_k1，其参数α_k1和β_k1用矩阵W_k1＝[α_k1 β_k1]表示，则W_k1由如下公式求得：其中X是在列向量X_n的右侧加了一列元素1而形成的新n×2阶矩阵；步骤一五：求解纠正线l_k2在图像像素坐标系中的直线方程、采样点坐标以及原点，具体为：设n个采样点构成像素坐标矩阵其中和分别表示n个采样点的横坐标向量和纵坐标向量，均为是n×1的列向量；设直线的l_k2的表达形式为y＝α_k2x+β_k2，其参数α_k2和β_k2用矩阵W_k2＝[α_k2 β_k2]表示，则W_k2由如下公式求得：步骤一六：将所述相机传感器在真实世界坐标系中的仰角以及所述相机传感器与纠正线的相对高度Z₀，参数矩阵W_k1，参数矩阵W_k2和特征点矩阵F_k存入数据库，作为图像I_k的所有信息；步骤一七：重复步骤一一至步骤一六，直至数据库构建完毕。