一种基于深度图片特征提取的双目摄像头室内定位方法技术

本发明专利技术提出了一种基于深度图片特征提取的双目摄像头室内定位方法，该方法在离线阶段，将获得的深度图片进行尺寸裁剪处理，选取深度图片中不受人员变化影响的深度信息；然后通过卷积核对深度图片信息进行特征提取，去除图片中的无用信息，降低噪声，从而提高离线学习的效率；最后通过支持向量机方法进行基于位置的回归学习，得到位置回归模型。在线阶段，对获得的深度图片进行裁剪和卷积核特征提取后，通过位置回归模型直接计算出位置。该方法在定位人员变化的情况下，具有更好的稳健性和定位估计结果。估计结果。估计结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度图片特征提取的双目摄像头室内定位方法


[0001]本专利技术涉及一种室内目标定位方法，具体的说是一种基于深度脱线裁剪和卷积核特征提取的双目摄像头室内定位方法，属于定位导航


技术介绍

[0002]随着室内定位的需求日益增大，室内定位技术受到越来越多的关注。传统的室内定位技术主要是利用超宽带、蓝牙、WiFi等无线电信号进行位置估计。随着计算机计算处理能力的提高和图像技术的发展，基于图像的室内定位技术已经成为研究的热点。基于图像信息的室内定位具有成本低，无电磁干扰，绿色环保等优势。
[0003]目前图像定位的方法如文献[1]Liang J Z,Corso N,Turner E,etal.Image Based Localization in Indoor Environments,FourthInternational Conference on Computing for Geospatial Research andApplication.2013,pp.70
‑
75.以及文献[2]Kawaji H本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度图片特征提取的双目摄像头室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、离线阶段步骤1
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1、将定位区域划分成若干参考点，目标位于每一个参考点上，利用双目摄像头获取目标的深度图片；步骤1
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2、对接收的深度图片进行裁剪并利用卷积核进行图片特征提取后，结合相应的参考点位置与摄像头之间的距离，构建基于深度图片特征和距离信息的训练数据集；步骤1
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3、利用支持向量机对训练数据集进行回归训练，得到基于位置的回归函数；步骤2、在线阶段步骤2
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1、双目摄像头采集目标的深度图片；步骤2
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2、对采集的深度图片进行裁剪和卷积核特征提取，得到深度图片特征；步骤2
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3、将步骤2
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2得到的深度图片特征代入基于位置的回归函数中，实现对采集目标位置的估计。2.根据权利要求1所述一种基于深度图片特征提取的双目摄像头室内定位方法，其特征在于，所述步骤1中，在离线阶段对数据进行预处理，包含深度图片的尺寸裁剪和卷积核深度图片特征提取。3.根据权利要求2所述一种基于深度图片特征提取的双目摄像头室内定位方法，其特征在于，所述步骤1
‑
2中，利用卷积...

【专利技术属性】
技术研发人员：颜俊，吴超辉，曹艳华，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：