[发明专利]一种基于光流法的室内定位方法有效
申请号: | 201710164341.6 | 申请日: | 2017-03-17 |
公开(公告)号: | CN106959101B | 公开(公告)日: | 2019-04-09 |
发明(设计)人: | 马琳;赵航;秦丹阳;谭学治;谭竞扬;杨浩;李伦 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
主分类号: | G01C11/00 | 分类号: | G01C11/00;G01C11/12;G06T7/73 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 杨立超 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 一种基于光流法的室内定位方法,本发明涉及在室内转弯处的基于光流法的光流横向偏移修正方法。本发明为了解决光流法的计算会受到相机的转向引入的额外光流导致计算误差较大的问题。本发明先由稠密型光流法计算出任意相邻图片的每一个像素的光流,计算平均水平速度与平均垂直速度。剔除区域中大于平均速度10倍与小于平均速度10倍的数据,重新计算水平和垂直的平均速度,根据弯道转向模型,计算出所要剔除的额外速度,并在水平平均速度上,减去计算出来的额外线速度。计算出平均速度后根据相机的三维映射,将二维空间的速度,转化为三维空间的速度。最后速度乘以时间可以得到位移信息。本发明用于室内场景定位技术领域。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 光流法 室内 定位 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于光流法的室内定位方法,其特征在于,所述基于光流法的光流横向偏移修正方法包括以下步骤:步骤一:人在室内转弯处行走或车在弯道处行进过程中,使用相机传感器进行固定方向和视角的视频采集,并标识出录像的起点;步骤二:对步骤一得到的视频每隔时间T进行一帧图像的截取,得到图像序列;步骤三:对两幅相邻图像利用稠密型光流法进行计算,得到这两幅图像运动过程的水平和垂直速度(u,v);步骤四:对图像进行灰度变换,得到灰度图像后计算图像的灰度平均值,选取灰度值大于平均灰度值的像素点,记录每个选取的像素的位置用(ll(m),lv(m))表示,其中m为第m个像素,ll为像素的横坐标集合,lv为像素的纵坐标集合;步骤五:根据(ll(m),lv(m))确定的位置,进行光流的选取得到水平速度un((ll(m),lv(m)))和垂直速度vn((ll(m),lv(m))),根据得到的所有点的水平速度与垂直速度,计算平均水平速度
和平均垂直速度
并进行噪点的去除,得到去噪后的平均水平速度
和平均垂直速度
步骤六:建立弯道转向模型;步骤七:根据步骤六建立的弯道转向模型,计算人或车的弯道转向角速度ωturning和转向线速度vturning;平均水平速度
减去线速度vturning,得到修正后的水平平均速度vc;步骤八:根据相机标定原理将平均垂直速度
和修正后的水平平均速度vc转换到三维空间的平均速度值,根据步骤二中的时间间隔T,计算实际水平位移和垂直位移;步骤九:重复步骤三至步骤八,直至步骤二图像序列中全部相邻两幅图像位移计算完毕,并根据起点,可以得到人或车的行进路线以及每个时间点的具体位置;所述步骤三中对每两幅相邻图像利用稠密型光流法进行计算的具体过程为:步骤三一:对两幅图像进行灰度变换,得到两幅灰度图像;步骤三二:计算两幅图像的时间梯度矩阵ft、第一幅图像的水平方向梯度fu以及第一幅图片的垂直方向梯度fv;![]()
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其中所述xi为一幅图像中水平方向上第i个像素的横坐标,yj为一幅图像中垂直方向上第j个像素的纵坐标,tk为第k幅图像的时间;步骤三三:计算光流平均分量
与![]()
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其中
为由第k幅图像的横坐标为i,纵坐标为j的像素及周围像素计算得到的水平方向平均速度;
为由第k幅图像的横坐标为i,纵坐标为j的像素及周围像素计算得到的垂直方向平均速度;步骤三四:根据图像的拉普拉斯算子,将
和
带入公式(6);
其中
为根据图像的拉普拉斯算子定义计算u的拉普拉斯变换,
为根据图像的拉普拉斯算子定义计算v的拉普拉斯变换,uxx图像的水平方向的二阶梯度矩阵,uyy为图像的垂直方向的二阶梯度矩阵;根据拉普拉斯的估计计算![]()
步骤三五:设置光流初始值以及迭代次数,将u0和v0记为光流估计的初始值;u0为迭代开始前设定的水平方向速度初值,v0为迭代开始前设定的垂直方向速度初值;步骤三六:进行光流的迭代计算,得到水平速度和垂直速度;![]()
其中
为迭代n次后得到的水平方向速度,
为迭代n次后得到的垂直方向速度,a为平滑因子;所述步骤四中对图像进行灰度变换,得到灰度图像后计算图像的灰度平均值,选取灰度值大于平均灰度值的像素点的具体过程为:步骤四一、对图像进行灰度变换,变换为灰度图像,并计算整幅图像的平均灰度,记为
步骤四二、设置灰度阈值为
步骤四三、建立像素坐标系,相邻两个像素的距离为1,水平方向坐标记为ll,垂直方向坐标记为lv;从第一行第一个像素开始,每个像素的灰度与阈值相比,若大于等于阈值,则保存坐标;若小于阈值,则不保存;所述步骤五中得到去噪后的平均水平速度
和平均垂直速度
的具体过程为:步骤五一:根据步骤四三保存的水平坐标ll与垂直坐标lv,得到新的水平速度集un和新的垂直水平速度集vn;步骤五二:用新的水平速度集un和新的垂直速度集vn计算平均水平速度
和平均垂直速度
步骤五三:设定水平速度阈值为
和
垂直速度阈值为
和
将un中所有速度值与
和
比较,若数值在
和
之间则保留,否则则剔除,得到新的水平速度集
将vn中所有速度值与
和
比较,若数值在
和
之间则保留,否则则剔除,得到新的垂直速度集
计算水平平均速度
和垂直平均速度
所述步骤六中建立弯道转向模型的具体过程为:以人或车的行进方向为y轴,以在水平方向上与y轴垂直的方向为x轴,建立坐标系;将人或车的实际位移分别投影到x轴与y轴,即人或车实际的水平位移与垂直位移;将光流法计算得到的位移分别投影到x轴与y轴,即光流法计算得到的水平位移与垂直位移;光流法计算得到的垂直位移与人或车实际的垂直位移相同,光流法计算得到的水平位移大于人或车实际的水平位移。
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