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针对当前WiFi-PDR室内定位中存在的WiFi信号不稳定及行人航位推算（PDR）累积误差大的问题，本文提出了一种融合上下文感知的地标检测辅助WiFi-PDR室内定位方法。该方法利用智能手机所能监测到的上下文信息建立用户模型，采用基于卷积神经网络的用户行为感知和基于WiFi-PDR室内定位的粗粒度位置感知，发现隐藏的室内地标信息，并完成用户在地标位置的位置校正，提高定位准确度。该方法在一定程度上降低了WiFi-PDR室内定位的误差，提高了用户室内定位的精度。经试验验证，该室内定位方法的精度相比于传统的WiFi-PDR方法提高了43.62%。 相似文献
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基于可见光通信与矩形平板LED光源,提出一种室内视觉高精度定位方法,为室内移动机器人提供一种精度高、速度快、成本低的室内定位系统方案.该方法首先利用可见光通信技术获取LED光源的坐标信息,利用单个视觉传感器对矩形LED光源进行成像测量,同时使用IMU传感器记录成像测量的倾斜姿态角辅助单像空间后方交会解算;然后设计并仿真... 相似文献
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在具有线性约束的室内区域,如走廊或狭窄通道,使用行为地标和室内地图辅助的方法,可以提供较为精确的位置信息.但在非线性约束的室内区域,如办公室、商铺和机场大厅等空间范围较大的室内空间,人为活动轨迹难以进行线性约束,很难使用行为地标和室内地图辅助的方法进行定位.虚拟无线信号接入点(access point,AP)是利用无线信号衰减的简化公式计算出的AP的"虚拟位置".基于此,本文提出一种基于虚拟AP坐标的指纹点聚类算法,完成离线阶段对指纹点的聚类分割;提出一种基于八阵图的AP选取算法,减少在线定位阶段使用的AP的数量,降低用户定位的计算量.最后,在典型的室内场景,对所提出算法进行试验验证,显著提高了室内非线性约束区域定位的精度. 相似文献
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本文提出了一种新的室内定位方法,上传由手机摄像头拍摄的照片,在定位图像库中进行场景选择、图像匹配,得到最佳匹配图像,根据该图像的预留信息实现准确的室内定位。首先,利用深度卷积神经网络特征和无监督学习方法进行场景选择,然后采用ASIFT(Affine Scale Invariant Feature Transform)算法对既定场景的图像逐一匹配,同时加入对极几何约束,进一步提高定位精度和速度。这种基于图像匹配的室内定位技术能够同时得到用户的位置信息和拍照时的方向信息。 相似文献
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目前随着室内定位技术的发展,人们对室内定位精度提出了更高的要求,高精度、低成本的室内定位技术成为研究的热点。本文结合相机标定提出了一种单目视觉室内定位方法,将室内环境按照是否共面进行区域分割,并对分割后的各区域进行相机标定,对摄像机获取的视频进行运动目标检测获取目标像素坐标,利用像素坐标和相机与空间的位置关系并结合平面约束方程进行目标位置解算。试验表明：该算法定位精度在X方向小于0.15 m,Y方向小于0.35 m,平均单点定位时间小于5 s,获得了良好的室内定位效果。 相似文献
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作为室内位置服务的基础,室内定位技术近年来得到了广泛的关注。针对现有室内定位技术存在成本高、精度有限以及效率不足等问题,提出了一种融合人类活动识别、行人航迹推算(pedestrian dead recko-ning,PDR)以及地标匹配修正等技术的室内行人位置推算方法。该方法使用基于智能手机的PDR技术来估算用户的位置信息,而人类活动识别技术则用来感知用户室内移动行为中的特定地标,利用这些地标信息来辅助修正PDR轨迹中产生的累积误差。此外,为了解决用户初始位置未知的问题,引入隐式马尔科夫模型进行推断,并提出了一种顾及室内环境特征的维特比算法来确定用户轨迹。实验结果显示,所提方法在提高室内行人移动行为识别和定位精度的同时,有效实现了用户室内轨迹的追踪。 相似文献
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在许多基于测距的室内定位研究中假设锚节点的位置事先已知在实际应用中是不成立的,需要在提供定位服务之前确定锚节点的位置。针对能否获得锚节点之间距离的两种情况,提出了一种利用若干位置已知的采样点及位置未知的采样点对室内锚节点位置进行协作式估计的方法,并对其估计方差的克拉美劳界进行分析。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(2):158-184
Abstract The Global Positioning System (GPS) is expected to play an integral role in the development of digital earth; however, the GPS cannot provide positioning information in regions where a majority of the population spends their time, that is, in urban and indoor environments. Hence, alternate positioning systems that work in indoor and urban environments should be developed to achieve the vision of digital earth. Wi-Fi-based positioning systems (WPS) stand out because of the near-ubiquitous presence of the associated infrastructure and signals in indoor environments. The WPS-based fingerprinting is the most widely adopted technique for position determination, but its accuracy is lower than that of techniques such as time of arrival and angle of arrival. Improving the accuracy is still a challenging task because of the complex nature of the propagation of Wi-Fi signals. Here, a novel server-based, genetic-algorithm-optimized, cascading artificial neural network-based positioning model is presented. The model is tested in 2D and 3D indoor environments under varying conditions. The model is thoroughly investigated on a real Wi-Fi network, and its accuracy is found to be better than that of other well-known techniques. A mean accuracy of 1.9 m is achieved with 87% of the distance error within the range of 0–3 m. 相似文献
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ABSTRACTThe recent fast development in computer vision and mobile sensor technology such as mobile LiDAR and RGB-D cameras is pushing the boundary of the technology to suit the need of real-life applications in the fields of Augmented Reality (AR), robotics, indoor GIS and self-driving. Camera localization is often a key and enabling technology among these applications. In this paper, we developed a novel camera localization workflow based on a highly accurate 3D prior map optimized by our RGB-D SLAM method in conjunction with a deep learning routine trained using consecutive video frames labeled with high precision camera pose. Furthermore, an AR registration method tightly coupled with a game engine is proposed, which incorporates the proposed localization algorithm and aligns the real Kinetic camera with a virtual camera of the game engine to facilitate AR application development in an integrated manner. The experimental results show that the localization accuracy can achieve an average error of 35?cm based on a fine-tuned prior 3D feature database at 3?cm accuracy compared against the ground-truth 3D LiDAR map. The influence of the localization accuracy on the visual effect of AR overlay is also demonstrated and the alignment of the real and virtual camera streamlines the implementation of AR fire emergency response demo in a Virtual Geographic Environment. 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(12):1177-1196
ABSTRACTAn Augmented virtual environment (AVE) is concerned with the fusion of real-time video with 3D models or scenes so as to augment the virtual environment. In this paper, a new approach to establish an AVE with a wide field of view is proposed, including real-time video projection, multiple video texture fusion and 3D visualization of moving objects. A new diagonally weighted algorithm is proposed to smooth the apparent gaps within the overlapping area between the two adjacent videos. A visualization method for the location and trajectory of a moving virtual object is proposed to display the moving object and its trajectory in the 3D virtual environment. The experimental results showed that the proposed set of algorithms are able to fuse multiple real-time videos with 3D models efficiently, and the experiment runs a 3D scene containing two million triangles and six real-time videos at around 55 frames per second on a laptop with 1GB of graphics card memory. In addition, a realistic AVE with a wide field of view was created based on the Digital Earth Science Platform by fusing three videos with a complex indoor virtual scene, visualizing a moving object and drawing its trajectory in the real time. 相似文献
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为满足摄影测量中相机检校的需要,选用一种室内相机检校场的精密测量方法与实验分析方法,对相机检校场进行检校。根据山东科技大学室内三维检校场中标志点的排列规则,点数众多的实际分布特点,选用高精度的经纬仪测量系统,选取最佳的仪器和基准尺摆放位置对检校场内的标志点进行测量。利用统计检验的方法对标志点点位的稳定性进行分析,判断出标志点稳定可以满足相机检校的需要。 相似文献
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本文是机器视觉参量下的三维数字摄影测量智能构象第三部分,以仿生复眼运动目标捕获的3-3-2信息处理方式为切入点,提出生物利用复眼进行三维成像的基本原理,然而由于传统仿生视觉受到硬件条件制约,所以本文在仿生复眼3-3-2信息获取理论的基础上,利用新一代微透镜阵列光场相机技术,提出了一种以单张光场影像获取目标场景深度信息的方法,并将其应用至绝对深度测量中。由于光场影像的一个重要的特性在于记录进入相机的不同光线的强度与方向信息,本文提出利用光线信息进行多深度层次重聚焦的方法,通过对物点在不同层次进行聚焦代价计算,确定出物点成像的平面,最终构建基于物点成像平面位置的深度图。与传统的光场深度估计相比,本文方法计算的深度图可以显著提升分辨率,且不依赖于光场微透镜的数目。为了验证本文方法的有效性,利用本文的算法与现有的深度信息的算法进行深度计算的比较。 相似文献
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高精度三维测图是室内三维制图的重要支撑,基于三维激光雷达扫描技术的三维测图成本高,需要提前布置标靶,在室内复杂环境中易导致数据不完整;基于图像序列的三维重建建模时间长,易受多种因素影响。针对以上问题,本文将RGB-D SLAM技术应用于室内高精度三维测图中。通过将深度相机与SLAM技术相结合,计算相机位姿并恢复三维空间信息,获取室内三维点云模型,并以目标物实际量测为基准评价密集点云精度。试验结果表明,该方法可快速获取精度较高的三维点云模型,成本低且效率高,能够较好地满足应用需求。 相似文献
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军事物流仓储对军事物流具有加速军用物资流转,提高军事物流效率和质量的作用,其现代化、信息化建设均需要通信技术与定位技术支撑。随着5G通信技术与室内外高精度定位技术的发展,研究北斗导航定位系统、UWB等高精度室内外定位组合与5G通信融合对军事物流仓储现代化建设应用具有重要意义。针对军事物流仓储建设需要和特点要求,本文对自主可控的室内外高精度组合、5G通信方式、室内外定位无缝衔接、系统总体架构及定位网与5G通信融合进行了研究,指出了高精度定位网与5G通信网建设对军事物流仓储建设发展具有重大影响。 相似文献
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针对现有三维点云模型重建对象化和结构化信息缺失的问题,提出一种基于图模型的二维图像语义到三维点云语义传递的算法。该算法利用扩展全卷积神经网络提取2D图像的室内空间布局和对象语义,基于以2D图像超像素和3D点云为结点构建融合图像间一致性和图像内一致性的图模型,实现2D语义到3D语义的传递。基于点云分类实验的结果表明,该方法能够得到精度较高的室内三维点云语义分类结果,点云分类的精度可达到73.875 2%,且分类效果较好。 相似文献