作者：张帆; 胡钊政; 陈佳良; 李飞; 谢静茹交通信息室内定位视觉定位全局特征
摘要：为解决室内交通在GPS盲区情况下的定位问题,将Wi-Fi指纹定位与视觉定位相结合,研究了一种高精度室内交通定位方法。在离线阶段,在Wi-Fi采样点处采集无线AP的MAC地址及其采样点坐标,生成Wi-Fi位置指纹数据库,然后采集定位区域内的所有门牌图片,生成训练图像集,计算出训练图像的SURF与ORB全局特征描述符,并与标志采样点坐标共同构成视觉定位数据库。在定位阶段,采集待定位点的实测指纹及被测试图像,利用指纹匹配算法得到待定位区域的范围及坐标,再利用图像特征匹配算法与KNN算法在训练图像集中得到与被测试图像相匹配的训练图像,即匹配图像,通过查询视觉定位数据库得到视觉定位范围及坐标。当匹配图像的坐标位于Wi-Fi定位范围内,将视觉定位坐标作为最终的定位参考坐标,反之将Wi-Fi定位坐标作为最终的定位参考坐标。实验选取了不同的室内交通环境对算法进行验证,定位误差为0m的占比为82%,误差在6m之内的占比为12%,误差在6~10m之内的占比为6%;平均定位误差为0.75m,而且在线平均定位耗时仅为0.56s,能实现鲁棒的高精度的室内交通定位需求。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
