一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法及系统。该方法通过多个全局阈值对环境图像中的正视建筑物图像进分割，获得多个第一阈值分割图像。根据第一阈值分割图像获得窗户连通域，根据窗户连通域构建倾角矩阵，根据倾角矩阵中窗户连通域中心点间的横向倾角和纵向倾角重新调整窗户连通域分布获得阵列形式，通过阵列形式的阵列度筛选出最优阈值分割图像。通过最优阈值分割图像中的阵列形式和窗户连通域的大小获得窗户的分布特征，根据分布特征获得当前环境位置。本发明专利技术通过信息丰富的最优阈值分割图像中的信息准确获得分布特征，根据分布特征可以快速简单的获得当前环境位置。布特征可以快速简单的获得当前环境位置。布特征可以快速简单的获得当前环境位置。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法及系统。

技术介绍

[0002]室外定位应用广泛，常见的室外定位多维GPS定位、无线网络定位、视觉定位等。视觉定位可以精确的获得目标所在位置，通过视觉图像中的特征获得细致的位置。
[0003]常用的视觉定位方法常为识别图像中的建筑物或者寻找图像中的标志性建筑作为特定图像特征进行识别。这种方法处理目标较多，难度较大，且对于不同视角和亮度的图像识别建筑物整体较为困难，无法获得准确的图像特征用于位置获取。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法及系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法，所述方法包括：获得环境图像；提取所述环境图像中的正视程度最大的正视建筑物图像；通过多个全局阈值分割所述正视建筑物图像，获得多个第一阈值分割图像；根据所述第一阈值分割图像获得窗户连本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法，其特征在于，所述方法包括：获得环境图像；提取所述环境图像中的正视程度最大的正视建筑物图像；通过多个全局阈值分割所述正视建筑物图像，获得多个第一阈值分割图像；根据所述第一阈值分割图像获得窗户连通域；根据所述窗户连通域的中心点构建倾角矩阵；所述倾角矩阵中每个元素为窗户连通域中心点间连线的角度；根据所述倾角矩阵获得所述窗户连通域中心点间的横向倾角和纵向倾角；根据所述横向倾角和纵向倾角重新调整所述窗户连通域中心点的分布，获得所述窗户连通域的阵列形式；获得所述阵列形式的阵列度；以所述阵列度最大的所述阵列形式对应的所述第一阈值分割图像作为最优阈值分割图像；通过所述最优阈值分割图像中的所述阵列形式和所述窗户连通域的大小获得窗户的分布特征；根据所述分布特征获得当前环境位置。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法，其特征在于，所述提取所述环境图像中的正视程度最大的正视建筑物图像包括：将所述环境图像输入至预先训练好的实例分割网络中，输出多张建筑物图像；将所述建筑物图像送入预先训练好的正视程度判别网络中，输出每张所述建筑物图像的正视程度，获得所述正视程度最大的所述建筑物图像作为所述正视建筑物图像。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法，其特征在于，所述根据所述第一阈值分割图像获得窗户连通域包括：获得所述第一阈值分割图像中每列像素值之和，将小于预设像素值阈值的所述像素值之和设置为零；根据所述像素值之和构建列像素和曲线；所述列像素和曲线横坐标为列，纵坐标为每列对应的所述像素值之和；根据所述列像素和曲线极值位置获得包含一列窗户的窗户区域；获得每个所述窗户区域内的所述窗户连通域。4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法，其特征在于，所述获得每个所述窗户区域内的所述窗户连通域还包括：以每列最接近矩形的所述窗户连通域尺寸作为对应所述窗户连通域的滑窗尺寸构建滑窗；根据所述滑窗内各位置与所述滑窗中心点的距离设置位置权重，所述距离越大则所述位置权重越大；根据所述滑窗处理所述窗户连通域；当所述滑窗内所述位置权重的均值大于预设权重阈值时，将所述滑窗内像素点的像素值设置为1；否则设置为0。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能与建筑物信息的视觉定位方法，其特征在于，所述根据所述倾角矩阵获得所述窗户连通域中心点间的横向倾角和纵向倾角包括：统计所述倾角矩阵内的元素值，获得水平类直...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄静，程荷娟，薛强，李金伟，何鹏，
申请(专利权)人：江苏菲尔浦物联网有限公司，
类型：发明
国别省市：