【技术实现步骤摘要】
一种室内定位方法
本专利技术涉及定位领域，具体涉及一种室内定位方法。
技术介绍
室内定位是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。除通讯网络的蜂窝定位技术外，常见的室内无线定位技术还有:WiFi、蓝牙、红外线、超宽带、RFID、ZigBee和超声波等。室内环境占据人类日常生活时间的80％，室内的位置服务有着广泛的应用领域和潜在需求，但在实际应用中，由于室内定位环境复杂，干扰源多，使得室内定位的精度一般在区域级或米级，且易受环境干扰。
技术实现思路
为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的是提供一种快速准确实现室内定位的方法。为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了一种室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入实时获取图像，由环境感知模块检测并输出当前所在的室内环境类型；S2、利用基础定位模块进行室内定位，得到区域级或米级精度的定位范围；S3、将环境感知模块中输出的环境类型与地理数据库匹配，得到该环境类型数据在室内的分布范围，与基础定位模块...
【技术保护点】
1.一种室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入实时获取图像，由环境感知模块检测并输出当前所在的室内环境类型；S2、利用基础定位模块进行室内定位，得到区域级或米级精度的定位范围；S3、将环境感知模块中输出的环境类型与地理数据库匹配，得到该环境类型数据在室内的分布范围，与基础定位模块输出范围相互结合，得到所在位置的精确范围；S4、将得到的精确范围对应所在室内空间的三维模型，与实时获取图像在图像匹配模块中进行二维‑三维匹配；其中，所述图像匹配模块包括视觉词典建立子单元和快速特征匹配子单元，所述视觉词典建立子单元提取三维模型中的特征点和特征描述符，通过聚类方法形成视觉单...
【技术特征摘要】
2018.06.26 CN 20181066564211.一种室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入实时获取图像，由环境感知模块检测并输出当前所在的室内环境类型；S2、利用基础定位模块进行室内定位，得到区域级或米级精度的定位范围；S3、将环境感知模块中输出的环境类型与地理数据库匹配，得到该环境类型数据在室内的分布范围，与基础定位模块输出范围相互结合，得到所在位置的精确范围；S4、将得到的精确范围对应所在室内空间的三维模型，与实时获取图像在图像匹配模块中进行二维-三维匹配；其中，所述图像匹配模块包括视觉词典建立子单元和快速特征匹配子单元，所述视觉词典建立子单元提取三维模型中的特征点和特征描述符，通过聚类方法形成视觉单词，将所有视觉单词存储为视觉词典；所述快速特征匹配子单元提取输入二维图像中的特征点和特征描述符，在视觉词典中进行线性优化搜索，得到三维-二维匹配点对；S5、根据三维-二维匹配点对坐标，恢复二维图像到三维模型的几何映射关系，建立二维图像到三维模型的相机投影模型并解算图像传感器的三维空间坐标与姿态，得到最终结果定位。2.根据权利要求1所述的一种室内定位方法，其特征在于，所述视觉词典建立的具体方法为：首先，通过sift算法提取三维模型的图像特征点并对sift计算出的各特征描述子分量从浮点型归一化为[0,255]之间的整数；然后，对于所有特征描述子采用k-means方法聚类，利用欧拉距离公式计算聚类点中心并不断迭代划分，直到各类聚类中心点不再变换，此操作中得到的每一个聚类即为视觉单词；再将视觉单词和其对应的图像特征点存储起来，形成视觉词典。3.根据权利要求1所述的一种室内定位方法，其特征在于，通过所述快速特征匹配子单元得到三维模型与二维图像的匹配点对的具体方法为：首先，利用sift算法提取待检测图像的图像特征点并对特征描述子进行归一化；然后，计算特征描述子到视觉词典中每一视觉单词中心点的欧拉距离，与中心点距离最小时代表该特征描述子属于当前视觉单词；再在当前视觉单词存储的所有图像特征点中使用线性优先搜索算法查询匹配点：将聚类中的所有特征描述符按对应3d点分组，搜索时，按组中特征描述符个数从低到高按组检索，按检索顺序计算视觉单词中特征描述符与待检测图像特征点的特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑鸿云，陈翰新，向泽君，颜宇，白轶多，夏君，和世开，张婕，陈尔东昊，余晔，谢瑞，刘军，程飞，熊明，武雪梅，常静，
申请(专利权)人：重庆市勘测院，
类型：发明
国别省市：重庆,50
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