智能终端的定位方法、系统及智能终端技术方案

本发明专利技术提出了一种智能终端的定位方法、系统及智能终端，智能终端的定位方法包括：获取图像；在图像中提取图像特征点；根据图像特征点，获取图像特征点集；根据图像特征点集以及环境特征点集，获取位姿矩阵；通过位姿矩阵，获取智能终端的摄像头位置。本发明专利技术由于不需要过多地与外界信息源进行数据交换，定位效率较高，可以单独也可与其他定位技术相结合，提高室内定位的精度与速度，能够为智能终端的室内定位提供有益的助力。

Positioning method, system and intelligent terminal of intelligent terminal

The invention provides a positioning method, an intelligent terminal system and intelligent terminal, including intelligent terminal positioning method of image; extracting image feature points in the image; according to the characteristics of the image, obtaining image feature point set; according to the image feature point set and environmental feature point set, get through the position matrix; the pose matrix, get smart terminal camera position. Because the invention does not need too much with the outside information sources of data exchange, high positioning efficiency, can alone can be combined with other positioning technology, improve the precision and speed of indoor positioning, can provide useful help for indoor positioning intelligent terminal.

【技术实现步骤摘要】
智能终端的定位方法、系统及智能终端
本专利技术涉及终端定位
，具体而言，涉及一种智能终端的定位方法、系统及智能终端。
技术介绍
当前，在室外定位技术在基于GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)条件下能够满足LBS(LocationbasedService，基于移动位置服务)需求的同时，室内定位由于环境限制，迫切需要能够代替GPS并能够满足室内定位要求的技术。目前而言，业界所提出的室内定位技术有如下几类：蓝牙、无线局域网、基站定位、主动RFID(RadioFrequencyIdentification，无线射频识别)、被动RFID、UWB(UltraWideband，超宽带)、光跟踪定位、磁场定位、NFC(NearFieldCommunication，近距离无线通信技术)。不管是利用无线传感器网络还是其他定位技术，目前来说都存在各自无法避免的局限性，例如蓝牙技术一则其定位范围较小，二则大部分移动终端用户都没有随时打开蓝牙进行定位的习惯，实际应用效果不佳；基站定位基于终端本身的蜂窝网络信号进行三角测定，虽然能够保证大多数室内空间都有终端信号，但其定位精度为几十米至上百米不等，这样的定位精度显然无法满足室内定位需求；无线局域网有望成为未来室内定位技术的主流，但就目前而言，公共场合的无线局域网热点信号不强、分布不均以及隐私安全等问题是阻碍其发展的重要因素。其他室内定位技术也存在诸如精度过低、成本过高、技术还不够成熟等问题。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出了一种智能终端的定位方法。本专利技术的另一个目的在于提出了一种智能终端的定位系统。本专利技术的再一个目的在于提出了一种智能终端。有鉴于此，根据本专利技术的一个目的，提出了一种智能终端的定位方法，包括：获取图像；在图像中提取图像特征点；根据图像特征点，获取图像特征点集；根据图像特征点集以及环境特征点集，获取位姿矩阵；通过位姿矩阵，获取智能终端的摄像头位置。本专利技术提供的智能终端的定位方法，智能终端摄像头拍摄当前环境的图像，首先提取图像的RGB(Red，Green，Blue)图像的二维图像特征点，提取方法可以选用Shi-Tomasi方法进行二维图像特征点提取，其在一定程度上兼顾了速度和鲁棒性。根据图像特征点获取图像特征点集，根据图像特征点集得到智能终端摄像头的位姿矩阵，根据位姿矩阵将摄像头的位置变换到全局坐标系下，获得摄像头的具体位置。本专利技术由于不需要过多地与外界信息源进行数据交换，定位效率较高，可以单独也可与其他定位技术相结合，提高室内定位的精度与速度，能够为智能终端的室内定位提供有益的助力。根据本专利技术的上述智能终端的定位方法，还可以具有以下技术特征：在上述技术方案中，优选地，根据图像特征点，获取图像特征点集的步骤，包括：获取图像特征点的二维坐标及色彩信息；将图像特征点的二维坐标转换为图像特征点的摄像头坐标系下的三维坐标；根据三维坐标以及色彩信息计算得到图像特征点的均值以及图像特征点的协方差；根据图像特征点的均值以及协方差，获取图像特征点集。在该技术方案中，通过图像特征点得到二维坐标及色彩信息，再将该二维坐标映射至三维空间中，根据三维坐标以及色彩信息通过高斯混合模型得到图像特征点的均值以及协方差，进而获取图像特征点集，实现对终端摄像机获取的图像的识别。在上述任一技术方案中，优选地，根据三维坐标以及色彩信息计算得到图像特征点的均值以及图像特征点的协方差的步骤，包括：通过高斯混合模型，计算三维坐标的深度值的均值以及深度值的方差；根据三维坐标的深度值的均值，获取三维坐标的均值；通过高斯混合模型，计算色彩信息的均值以及色彩信息的方差；根据三维坐标的均值、色彩信息的均值、三维坐标的方差、色彩信息的方差，获取图像特征点的均值以及图像特征点的协方差。在该技术方案中，由于提取的图像特征点位于物体边缘或色彩变化明显的地方，特征点处的深度值以及颜色发生跳变，所以只利用像素得到场景的三维坐标及颜色，会导致特征点的深度和颜色测量误差较大，本专利技术通过高斯混合模型计算三维坐标的深度值的均值，进而获取三维坐标的均值，通过高斯混合模型计算深度值的方差、色彩信息的方差、色彩信息的均值，因此图像特征点可以近似为均值、协方差矩阵的多元高斯分布，减小了图像识别误差，实现终端的无缝、精确的定位。在上述任一技术方案中，优选地，根据图像特征点集以及环境特征点集，获取位姿矩阵的步骤，包括：根据图像特征点集以及环境特征点集，获取图像特征点集以及环境特征点集之间的变换矩阵；通过对变换矩阵进行采样，获取最优变换矩阵；将最优变换矩阵作为位姿矩阵。在该技术方案中，位姿矩阵为摄像头的位置和摄像头的姿态构成的矩阵，摄像头的姿态分别表示摄像头的横滚、俯仰以及航向角，由于获取的是对于终端摄像头坐标系的三维坐标，为了得到摄像头的位姿矩阵，定义一个相对于全局坐标系的环境特征点集，通过ICP(IterativeClosestPoint，迭代最近点算法)算法计算出图像特征点集与环境特征点集之间的变换矩阵，此时得到的变换矩阵是当前时刻摄像头位姿矩阵的粗估计值。当特征点集与环境模型特征点集能够匹配的特征点对数量较少时，ICP算法得到的变换矩阵误差较大。另外ICP算法本身存在收敛于局部最优解的可能。因此变换矩阵可能并不是最优的位姿估计值。不过变换矩阵已经处于摄像头位姿的高概率区域，通过在变换矩阵周围进行撒点采样，能够求得观测最优的摄像头位姿，作为摄像头在t时刻的位姿矩阵。由于图像特征点集与环境特征点集均为提取的稀疏特征点，数据量不大，因此效率较快。在上述任一技术方案中，优选地，通过位姿矩阵，获取智能终端的摄像头位置，具体包括：通过位姿矩阵，将智能终端的摄像头位置在摄像头坐标系转换到全局坐标系。在该技术方案中，根据位姿矩阵将摄像头位置变换到全局坐标系下，就获得了终端摄像头(用户)的具体位置坐标，从而为室内定位及导航服务应用提供精准的位置信息。在上述任一技术方案中，优选地，还包括：更新环境特征点集。在该技术方案中，对已有的t-1时刻的环境特征点集进行更新，从而得到t时刻的环境特征点集，进而继续计算t+1时刻的位姿矩阵。根据本专利技术的另一个目的，提出了一种智能终端的定位系统，包括：图像获取单元，用于获取图像；提取单元，用于在图像中提取图像特征点；特征点集获取单元，用于根据图像特征点，获取图像特征点集；位姿获取单元，用于根据图像特征点集以及环境特征点集，获取位姿矩阵；位置获取单元，用于通过位姿矩阵，获取智能终端的摄像头位置。本专利技术提供的智能终端的定位系统，智能终端摄像头拍摄当前环境的图像，首先通过提取单元提取图像的RGB图像的二维图像特征点，提取方法可以选用Shi-Tomasi方法进行二维图像特征点提取，其在一定程度上兼顾了速度和鲁棒性。特征点集获取单元根据图像特征点获取图像特征点集，位姿获取单元根据图像特征点集得到智能终端摄像头的位姿矩阵，位置获取单元根据位姿矩阵将摄像头的位置变换到全局坐标系下，获得摄像头的具体位置。本专利技术由于不需要过多地与外界信息源进行数据交换，定位效率较高，可以单独也可与其他定位技术相结合，提高室内定位的精度与速度，能够为智能本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能终端的定位方法，其特征在于，包括：获取图像；在所述图像中提取图像特征点；根据所述图像特征点，获取图像特征点集；根据所述图像特征点集以及环境特征点集，获取位姿矩阵；通过所述位姿矩阵，获取所述智能终端的摄像头位置。

【技术特征摘要】
1.一种智能终端的定位方法，其特征在于，包括：获取图像；在所述图像中提取图像特征点；根据所述图像特征点，获取图像特征点集；根据所述图像特征点集以及环境特征点集，获取位姿矩阵；通过所述位姿矩阵，获取所述智能终端的摄像头位置。2.根据权利要求1所述的智能终端的定位方法，其特征在于，根据所述图像特征点，获取所述图像特征点集的步骤，包括：获取所述图像特征点的二维坐标及色彩信息；将所述图像特征点的二维坐标转换为所述图像特征点的摄像头坐标系下的三维坐标；根据所述三维坐标以及所述色彩信息计算得到所述图像特征点的均值以及所述图像特征点的协方差；根据所述图像特征点的均值以及协方差，获取所述图像特征点集。3.根据权利要求2所述的智能终端的定位方法，其特征在于，根据所述三维坐标以及所述色彩信息计算得到所述图像特征点的均值以及所述图像特征点的协方差的步骤，包括：通过高斯混合模型，计算所述三维坐标的深度值的均值以及所述深度值的方差；根据所述三维坐标的深度值的均值，获取所述三维坐标的均值；通过所述高斯混合模型，计算所述色彩信息的均值以及所述色彩信息的方差；根据所述三维坐标的均值、所述色彩信息的均值、所述三维坐标的方差、所述色彩信息的方差，获取所述图像特征点的均值以及所述图像特征点的协方差。4.根据权利要求1所述的智能终端的定位方法，其特征在于，根据所述图像特征点集以及所述环境特征点集，获取所述位姿矩阵的步骤，包括：根据所述图像特征点集以及所述环境特征点集，获取所述图像特征点集以及所述环境特征点集之间的变换矩阵；通过对所述变换矩阵进行采样，获取最优变换矩阵；将所述最优变换矩阵作为所述位姿矩阵。5.根据权利要求1所述的智能终端的定位方法，其特征在于，通过所述位姿矩阵，获取所述智能终端的摄像头位置，具体包括：通过所述位姿矩阵，将所述智能终端的摄像头位置在所述摄像头坐标系转换到全局坐标系。6.根据权利要求1至5中任一项所述的智能终端的定位方法，其特征在于，还包括：更新所述环境特征点集。7.一种智能终端的...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜瑜，
申请(专利权)人：宇龙计算机通信科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44