室内定位方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开公开了室内定位方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉、图像识别、增强现实及深度学习等人工智能领域，其中的方法可包括：获取待定位的用户利用智能终端采集的至少两帧图像，所述图像为周围环境图像，所采集的图像中至少包括两个分别位于不同图像中的不同兴趣点，并分别获取每次图像采集时智能终端的姿态信息；分别对采集的各图像进行图像识别，并分别获取识别出的各兴趣点的位置信息；根据各兴趣点的位置信息以及各兴趣点所在图像对应的所述姿态信息确定出用户的定位位置。应用本公开所述方案，可降低实现成本及提升定位结果的准确性等。

【技术实现步骤摘要】
室内定位方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及人工智能
，特别涉及计算机视觉、图像识别、增强现实及深度学习等领域的室内定位方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，常用的室内定位方式主要包括：1)基于硬件信号源的室内定位方式，预先在待定位区域铺设信号源，利用用户的智能终端接收信号源发射的信号实现用户定位；2)基于视觉特征匹配的室内定位方式，预先对待定位区域进行扫描，采集视觉图像数据并建立高精视觉地图，并通过特征匹配等方式实现用户定位；3)基于图像识别的室内定位方式，识别采集到的图像(一帧)中的高层级语义信息，如某一商铺的标志(LOGO)，通过高层级语义信息在地图中进行检索等实现用户定位。其中，方式1)和方式2)的前期投入成本均较高，且运营维护成本也较高，而方式3)中，高层级语义信息很不稳定，如相似的LOGO可能在待定位区域的多个位置出现，即很容易出错，从而导致定位结果的准确性不高等。
技术实现思路
本公开提供了室内定位方法、装置、电子设备及存储介质。一种室内定位方法，包括：获取待定位的用户利用智能终端采集的至少两帧图像，所述图像为周围环境图像，所采集的图像中至少包括两个分别位于不同图像中的不同兴趣点，并分别获取每次图像采集时所述智能终端的姿态信息；分别对采集的各图像进行图像识别，并分别获取识别出的各兴趣点的位置信息；根据各兴趣点的位置信息以及各兴趣点所在图像对应的所述姿态信息确定出所述用户的定位位置。一种室内定位装置，包括：第一获取模块、第二获取模块以及定位模块；所述第一获取模块，用于获取待定位的用户利用智能终端采集的至少两帧图像，所述图像为周围环境图像，所采集的图像中至少包括两个分别位于不同图像中的不同兴趣点，并分别获取每次图像采集时所述智能终端的姿态信息；所述第二获取模块，用于分别对采集的各图像进行图像识别，并分别获取识别出的各兴趣点的位置信息；所述定位模块，用于根据各兴趣点的位置信息以及各兴趣点所在图像对应的所述姿态信息确定出所述用户的定位位置。一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如以上所述的方法。一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行如以上所述的方法。一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如以上所述的方法。上述公开中的一个实施例具有如下优点或有益效果：可采集多帧图像，获取到多个兴趣点，并可综合多个兴趣点的位置信息及对应的智能终端的姿态信息确定出用户的定位位置，相比于方式1)和方式2)，可显著地降低实现成本，相比于方式3)，可综合多帧图像中的多个兴趣点的位置信息及智能终端的姿态信息等来进行定位，从而提升了定位结果的准确性等。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：图1为本公开所述室内定位方法第一实施例的流程图；图2为本公开所述兴趣点的相对位置第一示意图；图3为本公开所述兴趣点的相对位置第二示意图；图4为本公开所述室内定位方法第二实施例的流程图；图5为本公开所述用户的定位位置示意图；图6为本公开所述室内定位装置实施例60的组成结构示意图；图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。具体实施方式以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。另外，应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。图1为本公开所述室内定位方法第一实施例的流程图。如图1所示，包括以下具体实现方式。在步骤101中，获取待定位的用户利用智能终端采集的至少两帧图像，所述图像为周围环境图像，所采集的图像中至少包括两个分别位于不同图像中的不同兴趣点，并分别获取每次图像采集时智能终端的姿态信息。在步骤102中，分别对采集的各图像进行图像识别，并分别获取识别出的各兴趣点的位置信息。在步骤103中，根据各兴趣点的位置信息以及各兴趣点所在图像对应的所述姿态信息确定出用户的定位位置。可以看出，上述方法实施例所述方案中，可采集多帧图像，获取到多个兴趣点，并可综合多个兴趣点的位置信息及对应的智能终端的姿态信息确定出用户的定位位置，相比于方式1)和方式2)，可显著地降低实现成本，相比于方式3)，可综合多帧图像中的多个兴趣点的位置信息及智能终端的姿态信息等来进行定位，从而提升了定位结果的准确性等。当需要进行定位时，用户可打开智能终端的摄像头，并利用摄像头采集多帧关于周围环境的图像，所采集的图像的具体数量可根据实际需要而定。所采集的图像中需要至少包括两个分别位于不同图像中的不同兴趣点。比如，用户位于某一商场内，可针对周围的不同店铺分别进行图像采集，从而得到多帧图像，每帧图像中可分别包括一个不同的店铺，即一个不同的兴趣点。另外，还可分别获取每次图像采集时智能终端的姿态信息，即智能终端的朝向信息。智能终端可为用户使用的手机、平板(pad)等。以手机为例，随着智能手机技术的不断发展，目前的手机中普遍具备了惯性传感器等元件。本公开所述方案中，即可利用智能终端中的惯性传感器来获取每次图像采集时智能终端的姿态信息。该方式依赖于智能终端中的现有元件即可实现，无需增加额外的实现成本等。可分别对采集到的各图像进行图像识别，从而识别出其中的兴趣点。如何识别出图像中的兴趣点不作限制，比如，可采用现有的图像识别算法识别出图像中的兴趣点，或者，也可以利用深度学习模型识别出图像中的兴趣点等。针对识别出的各兴趣点，还可分别获取其位置信息。如何获取各兴趣点的位置信息不作限制。作为一种可能的实现方式，可预先对待定位区域进行平面图(平面地图)建图，并记录平面图中包括的兴趣点及对应的位置信息，这样，针对识别出的每个兴趣点，可分别将所记录的该兴趣点的位置信息作为该兴趣点的位置信息。如何对待定位区域进行平面图建图为现有技术。通过上述方式，可方便准确地获取到所需的兴趣点的位置信息。另外，还可对识别出的各兴趣点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种室内定位方法，包括：/n获取待定位的用户利用智能终端采集的至少两帧图像，所述图像为周围环境图像，所采集的图像中至少包括两个分别位于不同图像中的不同兴趣点，并分别获取每次图像采集时所述智能终端的姿态信息；/n分别对采集的各图像进行图像识别，并分别获取识别出的各兴趣点的位置信息；/n根据各兴趣点的位置信息以及各兴趣点所在图像对应的所述姿态信息确定出所述用户的定位位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种室内定位方法，包括：
获取待定位的用户利用智能终端采集的至少两帧图像，所述图像为周围环境图像，所采集的图像中至少包括两个分别位于不同图像中的不同兴趣点，并分别获取每次图像采集时所述智能终端的姿态信息；
分别对采集的各图像进行图像识别，并分别获取识别出的各兴趣点的位置信息；
根据各兴趣点的位置信息以及各兴趣点所在图像对应的所述姿态信息确定出所述用户的定位位置。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分别获取每次图像采集时所述智能终端的姿态信息包括：
分别获取每次图像采集时所述智能终端中的惯性传感器获取到的所述智能终端的姿态信息。


3.根据权利要求1所述的方法，还包括：对待定位区域进行平面图建图，并记录所述平面图中包括的兴趣点及对应的位置信息；
其中，所述分别获取识别出的各兴趣点的位置信息包括：针对识别出的每个兴趣点，分别获取所记录的所述兴趣点的位置信息。


4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
对识别出的各兴趣点进行校验，若根据校验结果确定任一兴趣点识别错误，则丢弃从所述兴趣点所在的图像中识别出的兴趣点。


5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据各兴趣点的位置信息以及各兴趣点所在图像对应的所述姿态信息确定出所述用户的定位位置包括：
根据各兴趣点的位置信息以及各兴趣点所在图像对应的所述姿态信息，通过三角定位方式确定出所述用户的定位位置。


6.根据权利要求1所述的方法，还包括：利用所述智能终端中的视觉里程计对所述用户进行连续跟踪，并利用所述定位位置修正所述视觉里程计的误差。


7.一种室内定位装置，包括：第一获取模块、第二获取模块以及定位模块；
所述第一获取模块，用于获取待定位的用户利用智能终端采集的至少两帧图像，所述图像为周围环境图像，所采集的图像中至少包括两个分别位于不同图像中的不同兴趣点，并分别获取每次图像采集时所述智能终端的姿态信息；
所述第二获取模...

【专利技术属性】
技术研发人员：申雪岑，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11