基于建筑物的室外定位方法、装置及移动设备制造方法及图纸

本申请属于人工智能领域，实现了用计算机视觉的方法辅助室外定位。该申请针对移动设备在建筑物密集区域存在定位误差的问题，提出基于建筑物轮廓线的视觉特征定位移动设备的方法。具体来说，先提出一种建筑物结构线提取和修复方法；再提出一种用于表示建筑物结构线特征的描述子以解决传统描述子对光照和遮挡不鲁棒的问题；接着以该描述子为视觉指纹，提出了基于渲染三维模型的指纹地图构建算法，解决了构建指纹地图费时费力的问题；最后提出了一种多传感器协同的定位方法以提高定位效率。用户在使用时，只需要对任意建筑物拍照，移动设备将提取该建筑物的结构线并计算结构线的视觉特征，通过与指纹地图匹配并结合多传感器求解出用户的精确位置。

Outdoor location methods, devices and mobile devices based on buildings

【技术实现步骤摘要】
基于建筑物的室外定位方法、装置及移动设备
本申请属于人工智能(ArtificialIntelligence，AI)领域，具体和室外定位领域相关，尤其涉及基于建筑物的室外定位方法、装置、移动设备及计算机可读存储介质信息。
技术介绍
在一个城市的建筑物密集区域，如城市的CBD中，GPS信号经过建筑物的多次反弹会造成多径效应(MultipathEffect)，该效应导致手机等移动设备存在很大的定位误差，相关研究表明该误差在60米到300米之间。对于手机用户来说，在市中心用手机定位是一个频繁使用的操作，而较大的定位误差则会严重影响使用体验，为用户出行造成不便。
技术实现思路
本申请实施例提供了基于建筑物的室外定位方法、装置、移动设备及计算机可读存储介质信息，可以提高移动设备室外定位的精准度。第一方面，本申请实施例提供了一种基于建筑物的室外定位方法，包括：在第一方面的第一种可能的实现方式中，获取包含第一建筑物的第一图像；基于所述第一图像提取所述第一建筑物的第一轮廓对所述第一轮廓中满足预设融合条件的至少两本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于建筑物的室外定位方法，其特征在于，包括：/n获取包含第一建筑物的第一图像，所述第一图像为用户通过移动设备对其周围的任意建筑物进行拍摄得到的图像；/n基于所述第一图像提取所述第一建筑物的第一轮廓，所述第一轮廓由至少两条第一结构线组成；/n对所述第一轮廓中满足预设融合条件的至少两条第一结构线进行融合处理，获得由至少两条第二结构线组成的第二轮廓；/n基于所述第二结构线，获取所述第二轮廓对应的第一特征向量；/n根据所述第一特征向量与第二特征向量的匹配结果，确定所述用户的当前位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于建筑物的室外定位方法，其特征在于，包括：
获取包含第一建筑物的第一图像，所述第一图像为用户通过移动设备对其周围的任意建筑物进行拍摄得到的图像；
基于所述第一图像提取所述第一建筑物的第一轮廓，所述第一轮廓由至少两条第一结构线组成；
对所述第一轮廓中满足预设融合条件的至少两条第一结构线进行融合处理，获得由至少两条第二结构线组成的第二轮廓；
基于所述第二结构线，获取所述第二轮廓对应的第一特征向量；
根据所述第一特征向量与第二特征向量的匹配结果，确定所述用户的当前位置。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征向量与第二特征向量的匹配结果，确定所述用户的当前位置包括：
通过定位传感器获取所述用户的定位信息；
以所述定位信息为中心，确定距离所述中心预定范围内的建筑物的候选集；
从特征向量数据库中获取与所述候选集对应的第二特征向量；
从与所述候选集对应的第二特征向量中，查找与所述第一特征向量匹配的第二特征向量，并根据查找到的第二特征向量确定所述用户的当前位置。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从与所述候选集对应的第二特征向量中，查找与所述第一特征向量匹配的第二特征向量，并根据查找到的第二特征向量确定所述用户的当前位置包括：
获取第一方向角α；
以所述第一方向角α为基准，查找在第二方向角α±β范围内的第二特征向量，所述β为预设角度；
从查找到的所述第二方向角范围内的第二特征向量中，查找与所述第一特征向量匹配的第二特征向量，利用线性插值方法确定所述用户的当前位置。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述从查找到的所述第二方向角范围内的第二特征向量中，查找与所述第一特征向量匹配的第二特征向量，利用线性插值方法确定所述用户的当前位置之前，还包括：
滤除所述第二方向角α±β范围内的无效第二特征向量。


5.如权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述预设融合条件为所述至少两条第一结构线中，其相邻的两个端点之间的距离小于第一数值，相邻的两条第一结构线之间的垂直距离小于第二数值，且斜率差小于第三数值。


6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像提取所述第一建筑物的第一轮廓包括：
通过直线检测算法，从所述第一图像中提取所述第一建筑物的第一结构线，所述第一结构线组成所述第一建筑物的第一轮廓。


7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一轮廓中满足预设融合条件的至少两条第一结构线进行融合处理，获得由第二结构线组成的第二轮廓包括：
将满足预设融合条件的至少两条第一结构线融合连接成一条第二结构线。


8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第二结构线，获取所述第二轮廓对应的第一特征向量之前，还包括：
对所述第二结构线进行归一化处理，以使得归一化处理后的所述第二结构线的线条宽度为固定像素个数。


9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二结构线，获取所述第二轮廓对应的第一特征向量包括：获取基于不同方向的第二结构线所做出的第一响应图像；
使用方向梯度直方图HOG描述子对所述第一响应图进行特征描述，获得所述第二轮廓对应的第一特征向量。


10.一种特征向量数据库的构建方法，其特征在于，包括：
获取目标建筑物的三维模型；
对所述三维模型进行渲染，获得一组包含第二建筑物的第二图像；
从每一个所述第二图像中提取建筑物的第三轮廓，所述第三轮廓由第三结构线组成；
对所述第三轮廓中满足预设融合条件的至少两条第三结构线进行融合处理，获得由第四结构线组成的第四轮廓；
基于所述第四结构线，获取所述第四轮廓对应的第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔倚瑞，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44