[发明专利]基于深度学习的灯具识别的室内定位方法、装置及系统有效
| 申请号： | 201910429230.2 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110309715B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 周安福;张欢欢;徐冬竹;徐少青;张新宇;马华东 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00;G06T7/73;G06T7/90 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;马敬 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于深度学习的灯具识别的室内定位方法、装置与系统，所述方法包括：客户端获取待识别的包含可见光特征信息的第一图像，并对所述第一图像依次进行光晕及亮度补偿预处理，得到第二图像，将所述第二图像发送至服务器；服务器接收客户端发送的第二图像，将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中，得到所述第二图像对应的分类结果，并将所述分类结果与数据库中预先存储的类别信息匹配，当所述分类结果与所述类别信息匹配成功时，将所匹配的类别信息对应的位置信息发送至客户端；客户端接收服务器返回的位置信息，并根据所述位置信息进行定位。本发明实施例，能够提高可见光特征识别的准确性，进一步提高定位的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 灯具 识别 室内 定位 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的灯具识别的室内定位方法，其特征在于，应用于客户端，所述方法包括：获取待识别的包含可见光特征信息的第一图像，所述第一图像包括：所述第一基准图像和第一非基准图像；所述第一基准图像为使用基准成像设备所拍摄得到的图像，所述第一非基准图像为使用非基准成像设备所拍摄得到的图像；对所述第一图像依次进行光晕及亮度补偿预处理，得到第二图像；将所述第二图像发送至服务器，以使所述服务器返回针对所述第二图像的位置信息；接收所述服务器返回的所述位置信息，并根据所述位置信息进行定位。
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