基于深度学习的LED光源识别方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于深度学习的LED光源识别方法、装置、设备及介质，属于室内定位导航技术领域，所述方法包括：在LED照明环境下，通过CMOS相机获取样条帧，样条帧为具有暗样条纹的图像；输入样条帧至目标检测模型，获取目标检测模型输出的暗样条纹检测结果；对多个矩形框进行预处理以及基于各个预处理后矩形框对应的预测分类，确定样条帧的图像特征编码序列；将图像特征编码序列与各个LED光源对应的光源特征编码序列进行比对，确定与样条帧最匹配的光源特征编码序列。光源特征编码序列能够用于标识LED光源，因而能够确定CMOS相机的当前位置位于最匹配的光源特征编码序列所标识LED光源的附近，高效地进行室内定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于室内定位导航，更具体地，涉及一种基于深度学习的led光源识别方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、室内定位是基于室内位置服务的基础，传统的室内定位主要依赖于室内平面地图的构建和wifi指纹匹配。受平面地图构建与维护的高昂成本和定位算法的低精度限制，这种定位方式难以在实际场景中大规模应用。室内定位的精度与室内环境中部署的信标紧密相关。例如，在室内布置多个蓝牙信标，利用手机蓝牙接收信号，定位用户位置；或是在室内布置一定数量的射频识别（radio frequency identification，rfid）读写器，通过读取标签上的信息，定位用户位置；再如在室内放置超声波收发器，根据声波的反射，定位用户位置。上述各种类型的信标都需要在室内环境中被额外部署，增加了设备与部署成本。由于发光二极管（light emitting diode，led）灯光源具有低功耗、寿命长、绿色环保等优点，可兼顾照明与定位通信等功能，在照明系统中正日益普及，将其作为室内定位信标是一个很好的选择。

2、当前，利用led灯实现室内定位的方式有以下几类：一是多边定位本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的LED光源识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述基于深度学习的LED光源识别方法，其特征在于，所述对所述多个矩形框进行预处理，获取多个预处理后矩形框，包括：

3.根据权利要求2所述基于深度学习的LED光源识别方法，其特征在于，所述基于移除处理后的矩形框序列，执行消除重叠分离区域处理，获取所述多个预处理后矩形框，包括：

4.根据权利要求2所述基于深度学习的LED光源识别方法，其特征在于，所述基于移除处理后的矩形框序列，执行消除重叠分离区域处理，获取所述多个预处理后矩形框，包括：

5.根据权利要求1所述基于深...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的led光源识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述基于深度学习的led光源识别方法，其特征在于，所述对所述多个矩形框进行预处理，获取多个预处理后矩形框，包括：

3.根据权利要求2所述基于深度学习的led光源识别方法，其特征在于，所述基于移除处理后的矩形框序列，执行消除重叠分离区域处理，获取所述多个预处理后矩形框，包括：

4.根据权利要求2所述基于深度学习的led光源识别方法，其特征在于，所述基于移除处理后的矩形框序列，执行消除重叠分离区域处理，获取所述多个预处理后矩形框，包括：

5.根据权利要求1所述基于深度学习的led光源识别方法，其特征在于，所述基于各个所述预处理后矩形框对应的预测分类，确定所述样...

【专利技术属性】
技术研发人员：李思涵，刘文平，贾玉福，邓乾，刘振江，李明磊，李亚敏，
申请(专利权)人：湖北经济学院，
类型：发明
国别省市：