[发明专利]基于双目摄像头和超宽带融合的室内单人定位方法

说明书

基于双目摄像头和超宽带融合的室内单人定位方法，首先在室内环境中布设超宽带基站和放置双目摄像头。接着在已标定过的双目摄像头所拍摄的左右图像上进行人体姿态估计，获取到人体部位后进行匹配。然后计算匹配部位的像素视差值，利用视差模型，计算出人在双目摄像头坐标系下的二维坐标位置。最后将摄像头定位数据和超宽带定位数据进行融合得到人的最终二维坐标位置。本发明通过人体姿态估计得到部位像素点，进而匹配和定位，相比较于检测人的边框并匹配特征点的定位算法，减少了背景特征点匹配带来的影响，提高了视觉定位的精度。另外融合了超宽带定位数据，实现在室内中人离摄像头较近时有极高的定位精度，人离摄像头较远时有较高的定位精度。

技术领域

本发明涉及一种基于双目摄像头和超宽带融合的室内单人定位方法。

背景技术

人们平均约有百分之七十以上的时间在室内度过，因此室内定位技术一直得到了广泛的关注与研究，众多学者对如蓝牙定位、地磁定位、超宽带定位等传感器定位技术展开了研究。随着计算机视觉技术的发展，也有学者关注和研究基于计算机视觉的室内定位技术，单目视觉定位与双目视觉定位的技术有了一定的发展。室内定位的研究在现实生活中有着广泛的应用，比如出现紧急情况时准确地确定人员位置，及时进行营救。

在传感器定位方面，部分学者提出用超宽带进行室内定位实现较精准的定位，但因为室内环境复杂，超宽带信号容易受到多径效应和非视距传播的影响，很大地影响了定位精度。在视觉定位方面，一些学者提出用目标检测模型如YOLO检测人的框，接着使用传统的特征点匹配算法求解双目摄像头拍摄的左右图像上特征点的视差来定位。但是由于目标检测模型的检测框大小与人的姿态有关，检测框过大导致更多的背景特征点被用于匹配和计算，使得定位误差变大。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种基于人体姿态估计的双目摄像头定位，并融合超宽带定位的室内单人定位方法。

本发明的基于双目摄像头和超宽带融合的室内单人定位方法，包括如下步骤：

S1.首先在室内环境中布设超宽带基站和放置双目摄像头。

S2.接着在已标定过的双目摄像头所拍摄的左右图像上进行人体姿态估计，获取到人体部位后进行匹配。

S3.然后计算匹配部位的像素视差值，利用视差模型，计算出人在双目摄像头坐标系下的二维坐标位置。

S4.最后将摄像头定位数据和超宽带定位数据进行融合得到人的最终二维坐标位置。

本发明的优点是：通过人体姿态估计得到部位像素点，进而匹配和定位，相比较于检测人的边框并匹配特征点的定位算法，减少了背景特征点匹配带来的影响，提高了视觉定位的精度。另外融合了超宽带定位数据，实现在室内中人离摄像头较近时有极高的定位精度，人离摄像头较远时有较高的定位精度。

附图说明

图1是本发明方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图，进一步说明本发明的技术方案。

基于双目摄像头和超宽带融合的室内单人定位方法，包括如下步骤：

1室内环境的超宽带基站布设和双目摄像头放置；

室内环境中，在四个墙角附近分别布设一个超宽带基站，同时使得四个超宽带基站能构成一个矩形区域，在任意一条长边的中间位置布设一个超宽带基站以提高超宽带定位精度。在矩形区域的任意一条短边的中间位置放置双目摄像头，以保证摄像头视野能尽可能覆盖矩形区域的左右边界。

2基于双目摄像头的人体部位定位匹配；