一種基于視覺特征匹配與拍攝角度估計(jì)的室內(nèi)定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及基于視覺特征匹配與拍攝角度估計(jì)的室內(nèi)定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，基于信息技術(shù)手段的位置服務(wù)逐漸受到越來越多研究 人員和科研機(jī)構(gòu)的關(guān)注。目前，基于位置服務(wù)的各種應(yīng)用已逐漸滲透到生活中的各個(gè)方面。 例如，為出行提供方便的電子地圖，為駕駛提供幫助的導(dǎo)航系統(tǒng)等等。運(yùn)些應(yīng)用主要基于全 球衛(wèi)星定位系統(tǒng)。GPS系統(tǒng)、化0NASS導(dǎo)航系統(tǒng)、伽利略導(dǎo)航系統(tǒng)和北斗導(dǎo)航系統(tǒng)是目前使 用較為廣泛的衛(wèi)星定位系統(tǒng)。但是，全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)僅能夠?yàn)槭彝鈭鼍爸械挠脩籼峁┪?置信息服務(wù)。由于室內(nèi)環(huán)境因素的影響，衛(wèi)星定位信號無法直接滿足室內(nèi)位置服務(wù)的需求。 因此，不依賴于衛(wèi)星信號的室內(nèi)定位技術(shù)受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。
[0003] 基于WIFI、UWB和RFID技術(shù)的室內(nèi)定位方法是目前室內(nèi)定位領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。但 是，基于W上技術(shù)的室內(nèi)定位方法均需要在前期進(jìn)行大量的設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施投入，而且對 定位場景的要求也較為嚴(yán)格。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有室內(nèi)定位方法均需要在前期進(jìn)行大量的設(shè)備和基 礎(chǔ)設(shè)施投入，而且對定位場景的要求也較為嚴(yán)格的問題，而提出了一種基于視覺特征匹配 與拍攝角度估計(jì)的室內(nèi)定位方法。 陽〇化]上述的發(fā)明目的是通過W下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的： 陽006] 步驟一：構(gòu)建室內(nèi)場景中的視覺數(shù)據(jù)庫，該視覺數(shù)據(jù)庫中包含室內(nèi)視覺特征、視覺 特征在室內(nèi)坐標(biāo)系下的位置坐標(biāo)W及視覺特征在采集過程中的攝像機(jī)坐標(biāo)系位置；
[0007] 步驟二：根據(jù)步驟一中得到的室內(nèi)場景中的視覺數(shù)據(jù)庫，求解與查詢圖像Pi呼日？29 匹配率最大的數(shù)據(jù)庫圖像； 陽00引步驟立：計(jì)算查詢圖像Pi9對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣R郝查詢圖像P29對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣R2;
[0009] 步驟四：根據(jù)Ri和R2計(jì)算查詢圖像攝像機(jī)的位置。
[0010] 發(fā)明效果
[0011] 采用本發(fā)明的一種基于視覺特征匹配與拍攝角度估計(jì)的室內(nèi)定位方法，該方法通 過查詢視覺特征的位置坐標(biāo)W及數(shù)據(jù)庫圖像的拍攝角度，對查詢圖像的拍攝角度進(jìn)行估 計(jì)，實(shí)現(xiàn)查詢圖像的定位功能。本專利中所提算法通過視覺特征匹配和拍攝角度估計(jì)實(shí)現(xiàn) 用戶位置的確定，不需要在前期進(jìn)行大量的設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施投入，而且對定位場景的要求 相對寬松，解決了現(xiàn)有室內(nèi)定位方法均需要在前期進(jìn)行大量的設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施投入，而且 對定位場景的要求也較為嚴(yán)格的問題。本專利所提算法，在已有的基于圖像檢索的視覺定 位算法的基礎(chǔ)上，引入了攝像機(jī)拍攝角度估計(jì)算法，有效提高了視覺定位精度。與單純依 靠圖像特征匹配的視覺定位算法相比，本專利中所提算法具有更高的定位精度。與已有的 基于圖像檢索的室內(nèi)定位技術(shù)相比，本發(fā)明中所述的室內(nèi)定位技術(shù)在定位精度方面提高了 20%。
【附圖說明】
[0012] 圖1為本發(fā)明流程圖；
[0013] 圖2為【具體實(shí)施方式】一步驟一中流程圖；
[0014] 圖3為【具體實(shí)施方式】一步驟二中流程圖；
[0015] 圖4為【具體實(shí)施方式】一步驟=中流程圖；
[0016] 圖5為【具體實(shí)施方式】一步驟四中流程圖。
【具體實(shí)施方式】
【具體實(shí)施方式】 [0017] 一：結(jié)合圖1說明本實(shí)施方式，一種基于視覺特征匹配與拍攝角度 估計(jì)的室內(nèi)定位方法，其特征在于，一種基于視覺特征匹配與拍攝角度估計(jì)的室內(nèi)定位方 法具體是按W下步驟進(jìn)行的：
[0018] 步驟一：構(gòu)建室內(nèi)場景中的視覺數(shù)據(jù)庫，該視覺數(shù)據(jù)庫中包含室內(nèi)視覺特征、視覺 特征在室內(nèi)坐標(biāo)系下的位置坐標(biāo)W及視覺特征在采集過程中的攝像機(jī)坐標(biāo)系位置；如圖 2 ;
[0019] 步驟二：根據(jù)步驟一中得到的室內(nèi)場景中的視覺數(shù)據(jù)庫，求解與查詢圖像Pi呼日？29 匹配率最大的數(shù)據(jù)庫圖像；如圖3;
[0020] 步驟立：計(jì)算查詢圖像Pi9對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣R郝查詢圖像P29對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣R2; 如圖4; 陽02U步驟四：根據(jù)Ri和R2計(jì)算查詢圖像攝像機(jī)的位置；如圖5。
【具體實(shí)施方式】 [0022] 二：本實(shí)施方式與一不同的是，所述步驟一中構(gòu)建室 內(nèi)場景中的視覺數(shù)據(jù)庫，該視覺數(shù)據(jù)庫中包含室內(nèi)視覺特征、視覺特征在室內(nèi)坐標(biāo)系下的 位置坐標(biāo)W及視覺特征在采集過程中的攝像機(jī)坐標(biāo)系位置；具體過程為：
[0023] 步驟--：定義室內(nèi)坐標(biāo)系；
[0024] 在室內(nèi)場景中，定義一個(gè)=維直角正交坐標(biāo)系OdXdYdZd，其中，Zd軸的方向?yàn)檎狈?向，X。軸的方向?yàn)檎龞|方向，YD軸的方向?yàn)榇怪庇谑覂?nèi)地平面向下，0D為=維直角正交坐標(biāo) 系OdXdYdZd的原點(diǎn)； 陽0巧]步驟一二：定義攝像機(jī)坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系；
[0026] 定義攝像機(jī)坐標(biāo)系為S維直角正交坐標(biāo)系OcXcYcZc，其中，Zc軸與攝像機(jī)光軸重合， 〇c為坐標(biāo)系原點(diǎn)，Xt軸與Yt分別垂直于Zt軸，且坐標(biāo)系0品開。而滿足右手準(zhǔn)則；
[0027] 定義圖像坐標(biāo)系為二維直角坐標(biāo)系OpXpYp，在圖像坐標(biāo)系中，定義圖像左上角為圖 像坐標(biāo)系的原點(diǎn)Op,圖像坐標(biāo)系的Xp軸與YP軸分別與攝像機(jī)坐標(biāo)系的XC和YC軸平行； 陽02引步驟一立：地平面網(wǎng)格劃分；
[0029] 在室內(nèi)地平面OdXdZd上，W 0.5米為一個(gè)長度單位，每隔一個(gè)長度單位，分別作平 行于X。和ZD軸的直線，在整個(gè)地平面范圍內(nèi)，得到N個(gè)0.5米X0.5米的正方形網(wǎng)格區(qū)域， N為正整數(shù)；
[0030] 其中，室內(nèi)地平面化XdZd為S維直角正交坐標(biāo)系0dXdYdZd中的一個(gè)平面；
[0031] 步驟一四：視覺特征采集；
[0032] 在每個(gè)正方形網(wǎng)格區(qū)域的4個(gè)頂點(diǎn)處，利用CCD攝像機(jī)對室內(nèi)固定視覺特征進(jìn)行 采集，并將該圖像作為數(shù)據(jù)庫圖像；在每個(gè)圖像采集點(diǎn)，WXd軸方向?yàn)檎较?，攝像機(jī)W光 屯、為圓屯、繞Yd軸旋轉(zhuǎn)360°，每隔15。采集一幅圖像，記為pA其中，上標(biāo)D表示該圖像為 數(shù)據(jù)庫圖像，下標(biāo)i為數(shù)據(jù)庫圖像序號，i取值范圍為i= 1，2,…，datanum，datanum為數(shù) 據(jù)庫圖像總數(shù)，datanum為正整數(shù)，在圖像采集過程中，CCD攝像機(jī)坐標(biāo)系中的YcOcZc平面與 地平面平行，在圖像采集的同時(shí)，記錄數(shù)據(jù)庫圖像攝像機(jī)坐標(biāo)系與室內(nèi)坐標(biāo)系之間的旋轉(zhuǎn) 關(guān)系；在采集每一幅數(shù)據(jù)庫圖像后，需要對圖像所包含的視覺特征的位置坐標(biāo)進(jìn)行記錄，視 覺特征的位置坐標(biāo)是視覺特征在室內(nèi)坐標(biāo)系下的位置坐標(biāo)值。
[0033] 其它步驟及參數(shù)與【具體實(shí)施方式】一相同。
【具體實(shí)施方式】 [0034] =:本實(shí)施方式與一或二不同的是，所述步驟二中根 據(jù)步驟一中得到的室內(nèi)場景中的視覺數(shù)據(jù)庫，求解與查詢圖像Pi坤日P29匹配率最大的數(shù)據(jù) 庫圖像；具體過程為：
[0035] 步驟二一：查詢圖像與數(shù)據(jù)庫圖像的SURF特征提??；
[0036] SURF算法為加速魯棒特征算法，全拼為SpeededupRobustFeaUires;在本步驟 中，SURF算法的輸入是數(shù)據(jù)庫圖像，SURF算法輸出是數(shù)據(jù)庫圖像的特征向量；待定位用戶 利用相機(jī)在同一位置進(jìn)行兩次圖像采集，可W得到兩張包含有不同視覺特征的查詢圖像， 記為Pk9,上標(biāo)Q表示該圖像為查詢圖像，下標(biāo)k表示查詢圖像編號，其中k= 1，2,分別對 查詢圖像Pi嘴P29進(jìn)行SURF特征提取，可W得到查詢圖像PI9的特征W及查詢圖像P29的 特征，用1郝1 2分別表示查詢圖像P1嘴P29的SURF特征向量數(shù)目，1 1為正整數(shù)，12為正整 數(shù)；分別對數(shù)據(jù)庫圖像進(jìn)行SURF特征提取，可W得到數(shù)據(jù)庫圖像P1°的SURF特征，上標(biāo) D表示該圖像為數(shù)據(jù)庫圖像，下標(biāo)i為數(shù)據(jù)庫圖像序號，i取值范圍為i= 1，2,…，datanum， datanum為數(shù)據(jù)庫圖像總數(shù)，datanum為正整數(shù)；
[0037] 步驟二二：SURF特征匹配；
[00測根據(jù)SURF特征匹配算法，利用查詢圖像Pi?的特征分別與數(shù)據(jù)庫圖像P1°的特征進(jìn) 行SURF特征匹配，下標(biāo)i為數(shù)據(jù)庫圖像序號，其中，i= 1, 2,…，datanum,datanum為數(shù)據(jù) 庫圖像總數(shù)，datanum為正整數(shù)，由此可得datanum個(gè)匹配結(jié)果，每個(gè)匹配結(jié)果中所包含的 匹配特征點(diǎn)數(shù)量記為N嚴(yán)，特征點(diǎn)在圖像中的位置坐標(biāo)記為Mf，其中Q1表示該特征對應(yīng)于 查詢圖像PiS
[0039] 利用查詢圖像P/的特征分別與數(shù)據(jù)庫圖像P1°的特征進(jìn)行SURF特征匹配后，得到 datanum個(gè)匹配結(jié)果，每個(gè)匹配結(jié)果中所包含的匹配特征點(diǎn)數(shù)量記為N嚴(yán)，特征點(diǎn)在圖像中 的位置坐標(biāo)記為，其中Q2表示該特征對應(yīng)于查詢圖像P2?;
[0040] 步驟二=:選取與查詢圖像匹配率最大的數(shù)據(jù)庫圖像：
[oow由式（1)計(jì)算查詢圖像Pi9與每一幅數(shù)據(jù)庫圖像的匹配率R嚴(yán)：
[0042]
(/ 二i,2,..?，成""雌樹） (1) 陽0創(chuàng) 由式（1)得到datanum個(gè)匹配率，取運(yùn)datanum個(gè)匹配率中的最大值，并記錄其對 應(yīng)的數(shù)據(jù)庫圖像，將與查詢圖像匹配率最大的數(shù)據(jù)庫圖像記為巧f，將數(shù)據(jù)庫圖像巧置的 視覺特征的位置坐標(biāo)向量記為M器=k,ii. 其中，ml表示數(shù)據(jù)庫