[发明专利]一种基于深度学习区域聚合特征的室内多尺度定位方法在审
| 申请号： | 202210389768.7 | 申请日： | 2022-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN114677487A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 王相龙;钟勋;严忠贞;朱信远;田宇;崔宇晨 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06T17/05 | 分类号： | G06T17/05;G06T17/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉华强专利代理事务所(普通合伙) 42237 | 代理人： | 黄定金 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于区域聚合特征的室内多尺度定位方法。本方法利用深度学习提取区域聚合特征，仅通过构建包含区域聚合特征和深度学习特征的节点式地图，采用多尺度定位方法即可实现室内定位。其特征在于：1.利用深度学习特征构建区域聚合特征；2.构建包含区域聚合特征和深度学习特征的节点式地图；3.利用所构建的节点式地图，采用室内多尺度定位方法，实现场景识别。本发明公开的方法仅通过前视图像，不需要在室内布设其他的定位信号，即可实现精确的定位。相比于目前已有的方法，本方法便于部署，且成本低廉。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 区域 聚合 特征 室内 尺度 定位 方法 | ||
【主权项】：
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