CN106683136A - 一种室内定位方法和系统 - Google Patents
一种室内定位方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106683136A CN106683136A CN201710010836.3A CN201710010836A CN106683136A CN 106683136 A CN106683136 A CN 106683136A CN 201710010836 A CN201710010836 A CN 201710010836A CN 106683136 A CN106683136 A CN 106683136A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- led
- image
- unit
- codings
- described image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 claims description 26
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims description 16
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 15
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 10
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 10
- 230000027455 binding Effects 0.000 claims description 9
- 238000009739 binding Methods 0.000 claims description 9
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 claims description 8
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 8
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims description 8
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 7
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 19
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 15
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 10
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 7
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 6
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 229910002056 binary alloy Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 210000004247 hand Anatomy 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
- G06T2207/20052—Discrete cosine transform [DCT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
- G06T2207/20064—Wavelet transform [DWT]
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本申请提供了一种室内定位方法及系统，包括：利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像；对所述图像进行处理后，解析得到所述LED灯的ID编码；根据所述LED灯的ID编码获取当前位置信息；其中，所述符合预设条件的LED灯为进行ID时空编码，并配置有与所述ID编码绑定的伪随机序列，任意时刻发出的照度都相同的LED灯。该方法通过利用进行编码后的LED灯采集图像，有效地解决了手机拍摄速率与光源闪烁速率不匹配的问题，将真实世界的特征点与影像中的特征点对应起来，通过解析获取得到采集图像位置处的LED灯的ID编码，进而实现了高精度的室内定位。
Description
技术领域
本申请涉及定位技术领域，更具体地说，涉及一种室内定位方法和系统。
背景技术
人们80％以上时间在室内活动，70％以上的通信量来自室内，室内定位导航的需求愈显突出，购物导航、室内救援、灾难逃生导引、医疗救护、机场向导、社交网络、特殊群体关爱救助等新的应用必将引发新的业务模式，极大提高数据流量，提供新的业务增值点，室内定位将成为LBS(Location Based Service，基于位置的服务)的主要市场。
目前，常见的室内无线定位技术包括Wi-Fi技术和蓝牙技术。Wi-Fi技术以网络节点的位置信息为基础和前提，采用经验测试和信号传播模型相结合的方式，对已接入的移动设备进行位置定位；蓝牙技术通过在室内安装适当的蓝牙局域网接入点后，将网络配置成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微网络的主设备，通过检测信号强度获得用户的位置信息。
然而，Wi-Fi技术以及蓝牙定位系统都极其容易受到其他信号的干扰，从而影响其精度，直接造成定位偏差或定位错误的问题发生，给后续工作带来不必要的麻烦。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种室内定位方法和系统，以克服现有技术中的室内定位方法由于其它信号干扰导致定位精准度低的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：
一种室内定位方法，包括：
利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像；
对所述图像进行处理后，解析得到所述LED灯的ID编码；
根据所述LED灯的ID编码获取当前位置信息；
其中，所述符合预设条件的LED灯为进行ID时空编码，并配置有与所述ID编码绑定的伪随机序列，任意时刻发出的照度都相同的LED灯。
优选的，所述对所述图像进行处理后解析得到所述LED灯的ID编码包括：
对所述图像进行抖动消除处理，得到抖动处理后的图像；
将所述抖动处理后的图像的相同特征点对齐，以建立像素与真实空间的一一对应关系；
根据所述对应关系利用似然函数进行相关估计，解析得到所述LED灯的ID编码。
优选的，所述对所述图像进行抖动消除处理包括：
根据加速度传感器获得的抖动系数，运用抖动校正算法消除所述图像的抖动模糊。
优选的，所述利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像包括：
通过高感、小光圈、欠曝光和光学防抖技术，利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像。
优选的，所述对所述图像进行处理后解析得到所述LED灯的ID编码包括：
利用小波变换或离散余弦变换获得所述图像的低频分量构成的低分辨率图；
依据所述低分辨率图的图像灰度和先验知识建立任意一个像素位置与LED灯的先验分布函数；
从所述先验分布函数的最大似然区域开始估计像素序列与LED灯的ID编码的相关性，并计算当前像素与当前ID编码的LED灯的后验概率；
根据所述后验概率的大小确定所述图像对应的所述LED灯的ID编码。
一种室内定位系统，包括：
采集单元，用于利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像；
解析单元，用于对所述图像进行处理后，解析得到所述LED灯的ID编码；
获取单元，用于根据所述LED灯的ID编码获取当前位置信息；
其中，所述符合预设条件的LED灯为进行ID时空编码，并配置有与所述ID编码绑定的伪随机序列，任意时刻发出的照度都相同的LED灯。
优选的，所述解析单元包括：
抖动消除单元，用于对所述图像进行抖动消除处理，得到抖动处理后的图像；
帧匹配单元，用于将所述抖动处理后的图像的相同特征点对齐，以建立像素与真实空间的一一对应关系；
相关估计单元，用于根据所述对应关系利用似然函数进行相关估计，解析得到所述LED灯的ID编码。
优选的，所述抖动消除单元具体用于根据加速度传感器获得的抖动系数，运用抖动校正算法消除所述图像的抖动模糊。
优选的，所述采集单元具体用于通过高感、小光圈、欠曝光和光学防抖技术，利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像。
优选的，所述解析单元包括：
滤波单元，用于利用小波变换或离散余弦变换获得所述图像的低频分量构成的低分辨率图；
构建单元，用于依据所述低分辨率图的图像灰度和先验知识建立任意一个像素位置与LED灯的先验分布函数；
计算单元，用于从所述先验分布函数的最大似然区域开始估计像素序列与LED灯的ID编码的相关性，并计算当前像素与当前ID编码的LED灯的后验概率；
确定单元，用于根据所述后验概率的大小确定所述图像对应的所述LED灯的ID编码。
由以上技术方案可知，本申请提供了一种室内定位方法及系统，包括：利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像；对所述图像进行处理后，解析得到所述LED灯的ID编码；根据所述LED灯的ID编码获取当前位置信息；其中，所述符合预设条件的LED灯为进行ID时空编码，并配置有与所述ID编码绑定的伪随机序列，任意时刻发出的照度都相同的LED灯。该方法不会受到其它信号的干扰，通过利用进行编码后的LED灯采集图像，有效地解决了手机拍摄速率与光源闪烁速率不匹配的问题，将真实世界的特征点与影像中的特征点对应起来，通过解析获取得到采集图像位置处的LED灯的ID编码，进而实现了高精度的室内定位。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例一提供的一种室内定位方法的流程图；
图2为本申请实施例二提供的一种获取LED灯的ID编码的方法的流程图；
图3为本申请实施例二提供的另一种获取LED灯的ID编码的方法的流程图；
图4为本申请实施例二提供的一种LED时空编码示意图；
图5为本申请实施例三提供的一种室内定位系统的结构示意图；
图6为本申请实施例四提供的一种解析单元的结构示意图；
图7为本申请实施例四提供的另一种解析单元的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为克服现有技术中室内定位时由于其它信号干扰导致定位精准度低的问题，本申请提供了一种室内定位方法和系统，具体方案如下所述：
实施例一
本申请实施例一提供了一种室内定位方法，如图1所示，图1为本申请实施例一提供的一种室内定位方法的流程图，该方法包括：
S101：利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像；
其中，符合预设条件的LED灯为进行ID时空编码，并配置有与ID编码绑定的伪随机序列，任意时刻发出的照度都相同的LED灯。
由于吸顶LED灯的特征明显，易于提取，且LED灯作为室内照明功能，不影响室内视觉效果，因此可以使用LED等作为室内定位的特征点。
为了获得真实世界的LED灯与影像中LED灯的一一对应关系，需要对LED灯配置唯一的ID以区分不同的LED灯。在编码时，给每个LED灯配置一个与ID绑定的伪随机序列，LED依据该伪随机序列采用OOK(On-Off Keying，二进制启闭键控)的方式发送数据。
由于LED灯的ID匹配中采用了时空编码方式，所以需要采集多帧图像。
S102：对图像进行处理后，解析得到LED灯的ID编码；
在本申请中，通过对采集到的图像进行优化处理，解析得到图像采集位置处对应的LED灯的ID编码。
S103：根据LED灯的ID编码获取当前位置信息。
由于每个LED灯对应着一个ID编码，当得知LED灯的ID编码后，即可得知该LED灯的位置，即当前位置。
由以上技术方案可知，本申请对可见光室内成像定位中的光源进行了设计，通过优化拍摄条件，提高了影像中特征点的提取准确度，并且提出了一种适用于可见光室内定位的光源ID编码技术，有效地解决了手机拍摄速率与光源闪烁速率不匹配的问题。
实施例二
在实施例一的基础上，本申请实施例二提供了一种更具体的室内定位方法，该方法主体包括如图1所示的步骤：
S101：利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像；
其中，符合预设条件的LED灯为进行ID时空编码，并配置有与ID编码绑定的伪随机序列，任意时刻发出的照度都相同的LED灯。
由于吸顶LED灯的特征明显，易于提取，且LED灯作为室内照明功能，不影响室内视觉效果，因此可以使用LED等作为室内定位的特征点。但是常用的LED灯通常采用多灯芯的方案，发光面积比较大，拍摄时容易产生眩光和过曝现象，不利于特征点的选取。
为了提高特征点提取精度，可以使用以下几种方案，其中，当下面几个要求同时满足时，可以极大的提高定位精度和位置获取时间：
1、采用单灯芯LED，无反光碗和磨砂灯罩；
单灯芯LED，无反光碗和磨砂灯罩方案可以最大程度上缩小特征点影像的尺寸，提高影像中特征点的定位精度。但是该方案的灯光效果特殊，只适宜特殊的应用场景(例如科技馆、博物馆等)，或者专门设置标定用LED，与通用LED灯具配合照明。
2、在LED灯具上添加特征标记物；
为了获得清晰的特征点，还可在灯具上增加标记物的方式。例如在灯具的磨砂罩上印刷特殊的标志、灯罩上添加特殊形态的标记物等。
3、优化镜头光学设计，提高镜头的抗眩光能力；
导致镜头眩光的主要原因是当拍摄对象的亮度剧烈变化时，强光照的区域向弱光照区域发生扩散。用相机拍摄LED灯光时，极易发生镜头眩光现象，从而影响影像中LED的定位精度。通过镜头光学设计优化以及抗眩光镀膜工艺可以有效减弱镜头眩光现象。
若相机光圈过大，将导致相机景深过浅，无法拍摄清楚全部LED灯，部分LED因为超出景深范围而发生镜头模糊，导致LED拍摄成一片光斑，给影像中LED的定位产生误差。为了获得较大的景深，在满足曝光量的前提下，应尽量缩小光圈，以获得较大的景深。
4、优化曝光时间与光圈大小。
在拍摄室内照片时，为了获得室内环境的正确曝光时间，相机自动测光模块往往会使LED处影像过曝，这样会导致拍摄的照片中LED部分一大片的数据发生溢出，而产生大面积的光斑，给LED的定位带来困难。为了获得清晰的LED影像，在室内定位应用中，拍摄时应适当进行负向曝光补偿，以获得清晰的LED影像。
为了获得真实世界的LED灯与影像中LED灯的一一对应关系，需要对LED灯配置唯一的ID以区分不同的LED灯。在编码时，给每个LED灯配置一个与ID绑定的伪随机序列，LED依据该伪随机序列采用OOK(On-Off Keying，二进制启闭键控)的方式发送数据。由于手机终端的拍摄帧速率最大只有30帧每秒，所以LED的闪烁速率不能高于30Hz。而人眼对于低于50Hz的闪烁就会有不适的感觉，所以不能使用单个LED作为标志物。
为了解决帧速率过小，而LED闪烁不够快的矛盾，拟多灯珠等重码的编码方案。将灯芯分为A、B两组，每组的灯珠的数量相同。ID的某一位为1时，A组亮，B组灭；为0时，A组灭，B组亮，具体的，如图4所示，图4为本申请实施例二提供的一种LED时空编码示意图。图4中(a)(b)两图分别包括4个LED灯芯，其中对角位置的两个灯芯分为一组，受编码控制同时亮或者同时暗(虚线表示部分即为灯灭时)，其中，(a)图可以表示ID序列中“0”的码形，(b)图可以表示ID序列中“1”的码形。
该方案下，任意时刻LED发出的照度是相同的，因此在被照射物上不会产生闪烁的感觉。而拍摄的照片中能够区分出不同时刻表示的码字。为了便于特征点的选取，灯罩中4颗LED灯珠使用隔光板隔离，从而在相机影像中能够形成一个特征明显且精度较高的特征点。
由于LED灯的ID匹配中采用了时空编码方式，所以需要采集多帧图像。
其中，利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像包括：
通过高感、小光圈、欠曝光和光学防抖技术，利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像。在数据采集前端，通过高感、小光圈、欠曝光、光学防抖等常规手段，可以获得LED灯处较清晰的单帧图像。
S102：对图像进行处理后，解析得到LED灯的ID编码；
在本申请中，通过对采集到的图像进行优化处理，解析得到图像采集位置处对应的LED灯的ID编码。
具体的，如图2所示，图2为本申请实施例二提供的一种获取LED灯的ID编码的方法的流程图。该方法包括：
S201：对图像进行抖动消除处理，得到抖动处理后的图像；
其中，对图像进行抖动消除处理包括：
根据手机的加速度传感器获得的抖动系数，运用抖动校正算法消除图像的抖动模糊。该过程能够在很大程度上消除因抖动导致的图像的运动模糊现象。
S202：将抖动处理后的图像的相同特征点对齐，以建立像素与真实空间的一一对应关系；
为了获得各个像素点的时间编码，需要将拍摄的各帧图像的相同特征点对齐。使用具有旋转平移缩放不变性的sift算子可以将相邻的两帧图像配准，避免因视频拍摄过程相机轻微移动产生的帧间特征点不匹配问题。
完成帧对齐后，视频中的每个像素与真实空间中的一个点就建立起了一一对应关系。
S203：根据对应关系利用似然函数进行相关估计，解析得到LED灯的ID编码。
图像中的第i行第j列的像素在t时刻的灰度值记为Eij(t)，计算其与ID为k的LED灯的对应的伪随机序列Sk(t)的互相关函数C(Δt)，令Cijk＝maxC(Δt)作为该像素与ID为k的LED灯对应的似然函数。
通常图像或视频中不止一个像素与某个ID的LED的似然值较大。其原因包括：一是LED灯光的影像不止一个像素，而是一片像素。二是部分镜面反光可能获得较大似然值。
由于灯芯采用多灯珠设计，所以真实LED影像处的附近一定有一片区域的像素与该ID的伪随机序列是负相关的。对于平面镜反射，相机无法判断镜中的像是真实物体还是虚像，所以无法完成定位。但是对于球面镜反射，其虚像为一个缩小的像，虚像中将无法区分多灯珠，所以不会发生虚警。综合正相关与负相关区域，加上灯珠布局的先验知识，进行图像匹配，可以在视频中实现高精度的LED定位。
上述过程中需要逐帧、逐像素地计算像素与ID的似然函数，计算量较大。为了减小计算量，可以利用时间关联性和空间关联性分析最有可能是LED影像的像素，仅对这些像素的ID号进行分析，进而减少计算量。
空间上，可以采用基于贝叶斯的特征提取方法。该方法的主要流程是：首先使用小波变换或者离散余弦变换的方式获得图像的低频分量构成的低分辨率图(等价于低通滤波)；再依据图像灰度和其他先验知识建立某个像素位置是LED灯的先验分布函数；之后从最大似然区域开始估计像素序列与某LED伪随机序列的相关性，并计算该像素与该ID的LED关联的后验概率。具体的，如图3所示，图3为本申请实施例二提供的另一种获取LED灯的ID编码的方法的流程图。该方法包括：
S301：利用小波变换或离散余弦变换获得图像的低频分量构成的低分辨率图；
S302：依据低分辨率图的图像灰度和先验知识建立任意一个像素位置与LED灯的先验分布函数；
S303：从先验分布函数的最大似然区域开始估计像素序列与LED灯的ID编码的相关性，并计算当前像素与当前ID编码的LED灯的后验概率；
S304：根据后验概率的大小确定图像对应的LED灯的ID编码。
时间上，有效利用之前定位信息和陀螺仪、加速度传感器等估算当前相机位置和姿态。估算出相机当前视野能拍摄到的光源的ID以及光源在照片中的大致位置，从而得出光源在图片中的先验概率分布。在进行相关分析时，为了减少计算量，只需要对估算出的LED的伪随机序列进行相关分析即可，进而实现减少计算量的目的。
S103：根据LED灯的ID编码获取当前位置信息。
由于每个LED灯对应着一个ID编码，当得知LED灯的ID编码后，即可得知该LED灯的位置，即当前位置。
由以上技术方案可知，本申请对可见光室内成像定位中的光源进行了设计，通过优化拍摄条件，提高了影像中特征点的提取准确度，并且提出了一种适用于可见光室内定位的光源ID编码技术，有效地解决了手机拍摄速率与光源闪烁速率不匹配的问题。此外，本申请通过对可见光成像定位中因抖动导致的图像运动模糊现象进行了消除，能够实现像素点在多帧图像中的帧对齐，快速完成图像匹配，实现实时、高精度的成像定位。
实施例三
在实施例一的基础上，本申请实施例三提供了一种室内定位系统，如图5所示，图5为本申请实施例三提供的一种室内定位系统的结构示意图，该系统包括：采集单元401、解析单元402和获取单元403，其中，
采集单元401，用于利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像；
其中，符合预设条件的LED灯为进行ID时空编码，并配置有与ID编码绑定的伪随机序列，任意时刻发出的照度都相同的LED灯。
解析单元402，用于对图像进行处理后，解析得到LED灯的ID编码；
获取单元403，用于根据LED灯的ID编码获取当前位置信息。
具体的，本实施例与实施例一相同或相似的地方可相互参考，在本实施例中不再赘述。
实施例四
在实施例三的基础上，本申请实施例四提供了一种更具体的室内定位系统，该系统包括：采集单元、解析单元和获取单元，其中，
采集单元，用于利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像；
其中，符合预设条件的LED灯为进行ID时空编码，并配置有与ID编码绑定的伪随机序列，任意时刻发出的照度都相同的LED灯。
由于LED灯的ID匹配中采用了时空编码方式，所以需要采集多帧图像。
具体的，采集单元具体用于通过高感、小光圈、欠曝光和光学防抖技术，利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像。在数据采集前端，通过高感、小光圈、欠曝光、光学防抖等常规手段，可以获得LED灯处较清晰的单帧图像。
解析单元，用于对图像进行处理后，解析得到LED灯的ID编码；
如图6所示，图6为本申请实施例四提供的一种解析单元的结构示意图。如图所示，解析单元包括：抖动消除单元501、帧匹配单元502和相关估计单元503，其中，
抖动消除单元501，用于对图像进行抖动消除处理，得到抖动处理后的图像；
具体的，抖动消除单元具体用于根据加速度传感器获得的抖动系数，运用抖动校正算法消除图像的抖动模糊。
帧匹配单元502，用于将抖动处理后的图像的相同特征点对齐，以建立像素与真实空间的一一对应关系；
为了获得各个像素点的时间编码，需要将拍摄的各帧图像的相同特征点对齐。使用具有旋转平移缩放不变性的sift算子可以将相邻的两帧图像配准，避免因视频拍摄过程相机轻微移动产生的帧间特征点不匹配问题。
完成帧对齐后，视频中的每个像素与真实空间中的一个点就建立起了一一对应关系。
相关估计单元503，用于根据对应关系利用似然函数进行相关估计，解析得到LED灯的ID编码。
图像中的第i行第j列的像素在t时刻的灰度值记为Eij(t)，计算其与ID为k的LED灯的对应的伪随机序列Sk(t)的互相关函数C(Δt)，令Cijk＝maxC(Δt)作为该像素与ID为k的LED灯对应的似然函数。
通常图像或视频中不止一个像素与某个ID的LED的似然值较大。其原因包括：一是LED灯光的影像不止一个像素，而是一片像素。二是部分镜面反光可能获得较大似然值。
上述过程中需要逐帧、逐像素地计算像素与ID的似然函数，计算量较大。为了减小计算量，可以利用时间关联性和空间关联性分析最有可能是LED影像的像素，仅对这些像素的ID号进行分析，进而减少计算量。空间上，可以采用基于贝叶斯的特征提取方法。该方法的主要流程是：首先使用小波变换或者离散余弦变换的方式获得图像的低频分量构成的低分辨率图(等价于低通滤波)；再依据图像灰度和其他先验知识建立某个像素位置是LED灯的先验分布函数；之后从最大似然区域开始估计像素序列与某LED伪随机序列的相关性，并计算该像素与该ID的LED关联的后验概率。具体的，如图7所示，图7为本申请实施例四提供的另一种解析单元的结构示意图，包括：滤波单元601、构建单元602、计算单元603和确定单元604，其中，
滤波单元601，用于利用小波变换或离散余弦变换获得图像的低频分量构成的低分辨率图；
构建单元602，用于依据低分辨率图的图像灰度和先验知识建立任意一个像素位置与LED灯的先验分布函数；
计算单元603，用于从先验分布函数的最大似然区域开始估计像素序列与LED灯的ID编码的相关性，并计算当前像素与当前ID编码的LED灯的后验概率；
确定单元604，用于根据后验概率的大小确定图像对应的LED灯的ID编码。
时间上，有效利用之前定位信息和陀螺仪、加速度传感器等估算当前相机位置和姿态。估算出相机当前视野能拍摄到的光源的ID以及光源在照片中的大致位置，从而得出光源在图片中的先验概率分布。在进行相关分析时，为了减少计算量，只需要对估算出的LED的伪随机序列进行相关分析即可，进而实现减少计算量的目的。
获取单元，用于根据LED灯的ID编码获取当前位置信息。
由以上技术方案可知，本申请对可见光室内成像定位中的光源进行了设计，通过优化拍摄条件，提高了影像中特征点的提取准确度，并且提出了一种适用于可见光室内定位的光源ID编码技术，有效地解决了手机拍摄速率与光源闪烁速率不匹配的问题。此外，本申请通过对可见光成像定位中因抖动导致的图像运动模糊现象进行了消除，能够实现像素点在多帧图像中的帧对齐，快速完成图像匹配，实现实时、高精度的成像定位。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种室内定位方法，其特征在于，包括：
利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像；
对所述图像进行处理后，解析得到所述LED灯的ID编码；
根据所述LED灯的ID编码获取当前位置信息；
其中，所述符合预设条件的LED灯为进行ID时空编码，并配置有与所述ID编码绑定的伪随机序列，任意时刻发出的照度都相同的LED灯。
2.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，所述对所述图像进行处理后解析得到所述LED灯的ID编码包括：
对所述图像进行抖动消除处理，得到抖动处理后的图像；
将所述抖动处理后的图像的相同特征点对齐，以建立像素与真实空间的一一对应关系；
根据所述对应关系利用似然函数进行相关估计，解析得到所述LED灯的ID编码。
3.根据权利要求2所述的室内定位方法，其特征在于，所述对所述图像进行抖动消除处理包括：
根据加速度传感器获得的抖动系数，运用抖动校正算法消除所述图像的抖动模糊。
4.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，所述利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像包括：
通过高感、小光圈、欠曝光和光学防抖技术，利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像。
5.根据权利要求1所述的室内定位方法，其特征在于，所述对所述图像进行处理后解析得到所述LED灯的ID编码包括：
利用小波变换或离散余弦变换获得所述图像的低频分量构成的低分辨率图；
依据所述低分辨率图的图像灰度和先验知识建立任意一个像素位置与LED灯的先验分布函数；
从所述先验分布函数的最大似然区域开始估计像素序列与LED灯的ID编码的相关性，并计算当前像素与当前ID编码的LED灯的后验概率；
根据所述后验概率的大小确定所述图像对应的所述LED灯的ID编码。
6.一种室内定位系统，其特征在于，包括：
采集单元，用于利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像；
解析单元，用于对所述图像进行处理后，解析得到所述LED灯的ID编码；
获取单元，用于根据所述LED灯的ID编码获取当前位置信息；
其中，所述符合预设条件的LED灯为进行ID时空编码，并配置有与所述ID编码绑定的伪随机序列，任意时刻发出的照度都相同的LED灯。
7.根据权利要求6所述的室内定位系统，其特征在于，所述解析单元包括：
抖动消除单元，用于对所述图像进行抖动消除处理，得到抖动处理后的图像；
帧匹配单元，用于将所述抖动处理后的图像的相同特征点对齐，以建立像素与真实空间的一一对应关系；
相关估计单元，用于根据所述对应关系利用似然函数进行相关估计，解析得到所述LED灯的ID编码。
8.根据权利要求7所述的室内定位系统，其特征在于，所述抖动消除单元具体用于根据加速度传感器获得的抖动系数，运用抖动校正算法消除所述图像的抖动模糊。
9.根据权利要求6所述的室内定位系统，其特征在于，所述采集单元具体用于通过高感、小光圈、欠曝光和光学防抖技术，利用待定位区域内的符合预设条件的LED灯采集多个单帧图像。
10.根据权利要求6所述的室内定位系统，其特征在于，所述解析单元包括：
滤波单元，用于利用小波变换或离散余弦变换获得所述图像的低频分量构成的低分辨率图；
构建单元，用于依据所述低分辨率图的图像灰度和先验知识建立任意一个像素位置与LED灯的先验分布函数；
计算单元，用于从所述先验分布函数的最大似然区域开始估计像素序列与LED灯的ID编码的相关性，并计算当前像素与当前ID编码的LED灯的后验概率；
确定单元，用于根据所述后验概率的大小确定所述图像对应的所述LED灯的ID编码。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710010836.3A CN106683136B (zh) | 2017-01-06 | 2017-01-06 | 一种室内定位方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710010836.3A CN106683136B (zh) | 2017-01-06 | 2017-01-06 | 一种室内定位方法和系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106683136A true CN106683136A (zh) | 2017-05-17 |
| CN106683136B CN106683136B (zh) | 2020-08-28 |
Family
ID=58849359
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710010836.3A Expired - Fee Related CN106683136B (zh) | 2017-01-06 | 2017-01-06 | 一种室内定位方法和系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106683136B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112785963A (zh) * | 2019-11-06 | 2021-05-11 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种led灯珠定位方法、装置及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103837147A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-06-04 | 北京理工大学 | 主动红外点阵式人工路标及智能体定位系统及方法 |
| KR20140084842A (ko) * | 2012-12-27 | 2014-07-07 | 건국대학교 산학협력단 | Ｖｌｃ를 이용한 실내위치 인식 시스템 및 그 방법 |
| CN105444752A (zh) * | 2014-09-02 | 2016-03-30 | 深圳市芯通信息科技有限公司 | 基于光源亮度的室内定位方法、装置及系统 |
| CN105509734A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-04-20 | 上海航天测控通信研究所 | 基于可见光的室内定位方法及系统 |
| CN105827315A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-08-03 | 中国人民解放军信息工程大学 | 一种定位方法、终端、led控制设备及系统 |
-
2017
- 2017-01-06 CN CN201710010836.3A patent/CN106683136B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140084842A (ko) * | 2012-12-27 | 2014-07-07 | 건국대학교 산학협력단 | Ｖｌｃ를 이용한 실내위치 인식 시스템 및 그 방법 |
| CN103837147A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-06-04 | 北京理工大学 | 主动红外点阵式人工路标及智能体定位系统及方法 |
| CN105444752A (zh) * | 2014-09-02 | 2016-03-30 | 深圳市芯通信息科技有限公司 | 基于光源亮度的室内定位方法、装置及系统 |
| CN105509734A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-04-20 | 上海航天测控通信研究所 | 基于可见光的室内定位方法及系统 |
| CN105827315A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-08-03 | 中国人民解放军信息工程大学 | 一种定位方法、终端、led控制设备及系统 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112785963A (zh) * | 2019-11-06 | 2021-05-11 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种led灯珠定位方法、装置及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106683136B (zh) | 2020-08-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110261823B (zh) | 基于单个led灯的可见光室内通信定位方法及系统 | |
| CN103940419B (zh) | 室内导航方法、装置和系统 | |
| CN102749072B (zh) | 室内定位方法、装置及系统 | |
| CN103957354B (zh) | 一种移动终端及其引导拍照的方法和装置 | |
| Suk et al. | Development of new daylight glare analysis methodology using absolute glare factor and relative glare factor | |
| CN108182923B (zh) | 在显示装置上显示图像的方法、显示装置和电子设备 | |
| CN102647449B (zh) | 基于云服务的智能摄影方法、装置及移动终端 | |
| Inanici | Evalution of high dynamic range image-based sky models in lighting simulation | |
| CN105740936B (zh) | 一种光标签和识别光标签的方法及设备 | |
| CN105425209B (zh) | 一种用于室内定位的多光谱可见光定位系统 | |
| CN110009720A (zh) | Ar场景中的图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN110378945A (zh) | 深度图处理方法、装置和电子设备 | |
| JP2017537366A5 (zh) | ||
| CN110346116B (zh) | 一种基于图像采集的场景照度计算方法 | |
| CN106446883B (zh) | 基于光标签的场景重构方法 | |
| CN115775321B (zh) | 一种照明灯具亮度调节方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| JP2022030844A (ja) | 情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法 | |
| CN103618851A (zh) | 一种自拍方法及终端 | |
| CN208506731U (zh) | 图像展示系统 | |
| CN109325926B (zh) | 自动滤镜实现方法、存储介质、设备及系统 | |
| CN109697422B (zh) | 光学动作捕捉方法及光学动作捕捉相机 | |
| He et al. | Capturing luminous flux entering human eyes with a camera, Part 2: a field verification experiment | |
| CN106683136A (zh) | 一种室内定位方法和系统 | |
| CN118115571A (zh) | 一种立体布局的led灯串灯珠位置确定方法及装置 | |
| CN103729624A (zh) | 一种基于肤色识别的测光方法及测光系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20200828 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |