CN109188358A - 一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法 - Google Patents
一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109188358A CN109188358A CN201811013201.XA CN201811013201A CN109188358A CN 109188358 A CN109188358 A CN 109188358A CN 201811013201 A CN201811013201 A CN 201811013201A CN 109188358 A CN109188358 A CN 109188358A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- led
- led light
- image
- imaging
- center
- 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 46
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 230000004807 localization Effects 0.000 title claims abstract description 14
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 9
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 abstract description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 101100257062 Leishmania major IPCS gene Proteins 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 241001465382 Physalis alkekengi Species 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/16—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using electromagnetic waves other than radio waves
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法。该方法通过对定位系统模型以及成像透视投影的建模和分析,在保证透镜位置不变的情况下,可将任意倾斜状态下拍摄的图像调整为与LED平面相对平行的图像,基于所提出的两者像素之间的精确映射关系表达式,从而实现精准定位。该方法克服了现有技术实施时LED灯具中心和LED成像中心无法对应而引起定位不准,或需要同时检测到数量较多的LED灯具才能进行定位等显著技术缺点,具有较好的实际应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及定位技术领域,更具体的,涉及一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法。
背景技术
随着社会科技和经济的迅猛发展,人们对实时定位的需求日益迫切,尤其是对室内定位的需求。目前全球定位系统(Global Positioning System,GPS)是应用最普遍的定位系统,然而GPS信号由于建筑物的遮挡,在室内环境中产生严重的传输衰落,使得GPS系统在室内环境中失效。为了解决室内定位问题,目前涌现了基于超声波、红外、蓝牙、超宽带和Wi-Fi等室内定位技术。然而这些定位系统由于定位精度和成本限制并未广泛应用于室内环境。
可见光通信是一种在发光二极管(Light-Emitting Diode,LED)技术上发展起来的新兴的无线光通信技术。LED具有发光效率高、功耗低、适用寿命长、尺寸小、绿色环保等优点,是未来主要照明的首选。因此可见光通信为可见光室内定位技术带来了无限的潜力。基于可见光通信的可见光定位技术有定位精度高和部署成本低的优点,因此更加容易实现和推广。
目前根据接收端的探测器种类可以将可见光定位系统分为两类:基于光电探测器以及成像传感器。但是大多数移动智能终端只配备成像传感器,并无光电探测器,所以从消费市场的角度看,基于成像传感器的定位系统更加实用及具有更大的普及潜力。目前大多数成像定位系统都将LED光源视为一个整体,利用经典的三灯定位算法实现定位,由于没有考虑光源的尺寸,因此精度会受到限制。考虑了LED光源尺寸的系统则利用移动终端的倾斜传感器来获取滚转角、俯仰角和方位角。然而,目前针对方位角的测量一般存在较大误差,导致在像平面上获取定位光源对应的投影点不准确,从而影响了定位精度。通过实验验证,目前提出的图像重建算法的可靠性并不理想。另一种方案是在圆形LED灯具边缘添加一个小红点以便获取方位角度信息,利用透视投影原理实现定位。该方案将LED所成像的中心作为LED灯具中心的投射点,然而由于在移动终端倾斜状态下LED灯具和LED成像中心两者之间并不对应,并且其成像比例因子的计算并不准确,从而限制了定位精度。当移动终端的倾斜角越大,该定位方法的误差就越大。进一步地,基于圆形投影的可见光定位系统则通过测量圆形发光平面可见光的发射角来对接收端进行定位,但该系统接收端的一副成像图需要同时获得至少3个圆形发光平面的成像图案。由于移动终端的视场角(Field-of-View,FOV)所限以及LED灯的布局情况,在实际场景中有可能无法同时获取3个圆形发光平面的成像图案,所以并不能很好地应用于目前的移动终端。
发明内容
为了解决现有技术定位精度差,环境要求高的不足,本发明提供了一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法。
为实现以上发明目的,采用的技术方案是:
一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法,包括以下步骤:
步骤S1.移动终端通过其摄像头对LED灯进行拍照获得RGB图像,然后将该RGB图像转为灰度图;
步骤S2.移动终端从灰度图解调出各LED灯的ID信息,将ID信息与其本地存储的LED-ID数据库的信息进行比对,找到与该ID信息相对应的第i盏LED灯中心的三维世界坐标系统坐标、圆形灯罩实体的半径以及姿态特征参数集;
步骤S3.移动终端通过其内置的倾斜传感器测量出滚转角α和俯仰角β;
步骤S4.根据第i盏LED灯中心的三维世界坐标系统坐标、姿态特征参数集、滚转角α和俯仰角β将灰度图重建成终端平面与LED灯平面相对平行的图像;
步骤S5.获取每幅重建图像所对应的LED像的中心在二维成像平面坐标系统的坐标及半径;
步骤S6.根据第i盏LED灯中心的三维世界坐标系统坐标、圆形灯罩实体的半径以及姿态特征参数集、重建图像所对应的LED像的中心在二维成像平面坐标系统的坐标及半径利用成像的几何性质来获取移动终端的位置。
优选的,所述步骤S4重建图像的具体过程如下:
基于步骤S2获取的姿态特征参数集<Δαi,Δβi,0>,i=1,2,...,M和步骤S4获取的滚转角α和俯仰角β,可通过推导获取终端平面与LED灯平面相对夹角ω=0时,第i幅重建图像的像点坐标(xI,i,yI,i)与原图像的点坐标(xI,yI)的对应关系方程组如下:
通过上式重建图像;
其中Tx,Ty,Tz分别由如下等式表示:
Ry(-β)表示绕三维世界坐标系统的yw轴旋转-β角度的旋转矩阵,Rx(-α)表示绕三维世界坐标系统的xw轴旋转-α角度的旋转矩阵;f表示摄像头透镜的焦距。
优选的,所述步骤S5获取每幅重建图像所对应的LED像的中心在二维成像平面坐标系统的坐标及半径的具体过程如下:
使用图像边缘提取技术获得第i个LED像在对应的重建图像中的边缘像素点(xI,i,j,yI,i,j){j=1,2,...,Ki},其中Ki为第i个LED像边缘像素点的数量;然后采用最小二乘拟合圆的方法获取重建图像的对应的LED灯中心在IPCS的坐标和半径。
优选的,所述最小二乘拟合圆的方法获取重建图像的对应的LED灯中心在IPCS的坐标和半径的具体过程如下:
令第i个LED灯像在其对应的重建图像的圆曲线方程为:
Fi(x,y)=x2+y2+aix+biy+ci=0 (1)
采用δi,j表征重建后LED灯图像的边缘像素点(xI,i,j,yI,i,j){j=1,2,...,Ki}与拟合圆之间的偏离程度,即:
根据最小二乘法原则,定义以下目标函数:
令Q(ai,bi,ci)取得最小值,然后利用下面的等式求出参数ai,bi,ci:
将求得的ai,bi,ci取值代入式(1),从而解得第i幅重建图像所对应的第i个LED成像的圆心在IPCS的坐标及其成像半径ri:
优选的,所述步骤S6获取移动终端的位置的具体过程如下:
每个LED灯的成像方程如下:
Li是第i个LED圆形灯罩的实体半径;Rz(γ)表示绕三维世界坐标系统的zw轴旋转γ的旋转矩阵;i=1,2,...,M表示LED灯中心的三维世界坐标系统坐标;表示摄像头的透镜中心Oc在三维世界坐标系统的坐标;
使用非线性最小二乘法来求解式(2),即可获得移动终端的位置坐标的估计值。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明提供了一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法,该方法通过对定位系统模型以及成像透视投影的建模和分析,在保证透镜位置不变的情况下,可将任意倾斜状态下拍摄的图像调整为与LED平面相对平行的图像,基于所提出的两者像素之间的精确映射关系表达式,从而实现精准定位。该方法克服了现有技术实施时LED灯具中心和LED成像中心无法对应而引起定位不准,或需要同时检测到数量较多的LED灯具才能进行定位等显著技术缺点。
附图说明
图1为本方法的流程图。
图2为实验设备的具体参数表
图3为本方法测试区域的定位性能比较图。
图4为本方法测试区域的定位精度比较图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
如图1所示,一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法,包括以下步骤:
步骤S1.移动终端通过其摄像头对LED灯进行拍照获得RGB图像,然后将该RGB图像转为灰度图;
步骤S2.移动终端从灰度图解调出各LED灯的ID信息,将ID信息与其本地存储的LED-ID数据库的信息进行比对,找到与该ID信息相对应的第i盏LED灯中心的三维世界坐标系统坐标、圆形灯罩实体的半径以及姿态特征参数集;
步骤S3.移动终端通过其内置的倾斜传感器测量出滚转角α和俯仰角β;
步骤S4.根据第i盏LED灯中心的三维世界坐标系统坐标、姿态特征参数集、滚转角α和俯仰角β将灰度图重建成终端平面与LED灯平面相对平行的图像;
步骤S5.获取每幅重建图像所对应的LED像的中心在二维成像平面坐标系统的坐标及半径;
步骤S6.根据第i盏LED灯中心的三维世界坐标系统坐标、圆形灯罩实体的半径以及姿态特征参数集、重建图像所对应的LED像的中心在二维成像平面坐标系统的坐标及半径利用成像的几何性质来获取移动终端的位置。
其中,所述步骤S4重建图像的具体过程如下:
基于步骤S2获取的姿态特征参数集<Δαi,Δβi,Δωi>,i=1,2,...,M和步骤S4获取的滚转角α和俯仰角β,可通过推导获取终端平面与LED灯平面相对夹角ω=0时,第i幅重建图像的像点坐标(xI,i,yI,i)与原图像的点坐标(xI,yI)的对应关系方程组如下:
通过上式重建图像;
其中Tx,Ty,Tz分别由如下等式表示:
Ry(-β)表示绕三维世界坐标系统的yw轴旋转-β角度的旋转矩阵,Rx(-α)表示绕三维世界坐标系统的xw轴旋转-α角度的旋转矩阵;f表示摄像头透镜的焦距。
其中,所述步骤S5获取每幅重建图像所对应的LED像的中心在二维成像平面坐标系统的坐标及半径的具体过程如下:
使用图像边缘提取技术获得第i个LED像在对应的重建图像中的边缘像素点(xI,i,j,yI,i,j){j=1,2,...,Ki},其中Ki为第i个LED像边缘像素点的数量;然后采用最小二乘拟合圆的方法获取重建图像的对应的LED灯中心在IPCS的坐标和半径。
其中,所述最小二乘拟合圆的方法获取重建图像的对应的LED灯中心在IPCS的坐标和半径的具体过程如下:
令第i个LED灯像在其对应的重建图像的圆曲线方程为:
Fi(x,y)=x2+y2+aix+biy+ci=0 (1)
采用δi,j表征重建后LED灯图像的边缘像素点(xI,i,j,yI,i,j){j=1,2,...,Ki}与拟合圆之间的偏离程度,即:
根据最小二乘法原则,定义以下目标函数:
令Q(ai,bi,ci)取得最小值,然后利用下面的等式求出参数ai,bi,ci:
将求得的ai,bi,ci取值代入式(1),从而解得第i幅重建图像所对应的第i个LED成像的圆心在IPCS的坐标及其成像半径ri:
其中,所述步骤S6获取移动终端的位置的具体过程如下:
每个LED灯的成像方程如下:
Li是第i个LED圆形灯罩的实体半径;Rz(γ)表示绕三维世界坐标系统的zw轴旋转γ的旋转矩阵;i=1,2,...,M表示LED灯中心的三维世界坐标系统坐标;表示摄像头的透镜中心Oc在三维世界坐标系统的坐标;
使用非线性最小二乘法来求解式(2),即可获得移动终端的位置坐标的估计值。
实施例2
本实施例进行了具体的实验,在本实施例中,测试系统选取典型的室内房间模型,房间维度为4m×4m×2.5m,房间正中央为WCS坐标原点,天花板上设置两个LED灯,其中心分别位于(0,0,2.32)和(0,0.6,2.32)(单位:m)。搭载了倾斜传感器的移动终端位于离地面1.04m高的测试杆顶端平面上。在该测试平面上,测试区域为1.2m×1.2m。系统参数如图2所示。
手持移动终端的用户在测试区域随意走动,在拍摄到同时包含两个LED灯的图片的前提下,可以任意转动移动终端的角度。终端获取倾斜传感器的滚转角和俯仰角的数值后,获取移动终端在WCS系统的坐标。图3和图4分别给出了该成像定位系统的性能图和精度比较。
图4中的二维误差ε2D和三维误差ε3D分别定义如下:
其中表示摄像头透镜中心在WCS的实际坐标,而表示摄像头透镜中心在WCS的估计坐标。
从图4可以看出,在终端距地高度为1.04m、测试区域为1.2m×1.2m时,该系统的二维误差均值是6.59cm,最大值为17.50cm;三维误差均值是7.06cm,而误差最大值为17.60cm。本定位系统可以有效地将定位误差的平均值限制在10cm以内,具有较高的定位精度。
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1.移动终端通过其摄像头对LED灯进行拍照获得RGB图像,然后将该RGB图像转为灰度图;
步骤S2.移动终端从灰度图解调出各LED灯的ID信息,将ID信息与其本地存储的LED-ID数据库的信息进行比对,找到与该ID信息相对应的第i盏LED灯中心的三维世界坐标系统(WCS)坐标、圆形灯罩实体的半径以及姿态特征参数集;
步骤S3.移动终端通过其内置的倾斜传感器测量出滚转角α和俯仰角β;
步骤S4.根据第i盏LED灯中心的三维世界坐标系统坐标、姿态特征参数集、滚转角α和俯仰角β将灰度图重建成终端平面与LED灯平面相对平行的图像;
步骤S5.获取每幅重建图像所对应的LED像的中心在二维成像平面坐标系统(IPCS)的坐标及半径;
步骤S6.根据第i盏LED灯中心的三维世界坐标系统坐标、圆形灯罩实体的半径以及姿态特征参数集、重建图像所对应的LED像的中心在二维成像平面坐标系统的坐标及半径利用成像的几何性质来获取移动终端的位置。
2.根据权利要求1所述的基于成像传感器的高精度可见光定位方法,其特征在于,所述步骤S4重建图像的具体过程如下:
基于步骤S2获取的姿态特征参数集<Δαi,Δβi,0>,i=1,2,...,M和步骤S4获取的滚转角α和俯仰角β,可通过推导获取终端平面与LED灯平面相对夹角ω=0时,第i幅重建图像的像点坐标(xI,i,yI,i)与原图像的点坐标(xI,yI)的对应关系方程组如下:
通过上式重建图像;
其中Tx,Ty,Tz分别由如下等式表示:
Ry(-β)表示绕三维世界坐标系统的yw轴旋转-β角度的旋转矩阵,Rx(-α)表示绕三维世界坐标系统的xw轴旋转-α角度的旋转矩阵;f表示摄像头透镜的焦距。
3.根据权利要求2所述的基于成像传感器的高精度可见光定位方法,其特征在于,所述步骤S5获取每幅重建图像所对应的LED像的中心在二维成像平面坐标系统的坐标及半径的具体过程如下:
使用图像边缘提取技术获得第i个LED像在对应的重建图像中的边缘像素点(xI,i,j,yI,i,j){j=1,2,...,Ki},其中Ki为第i个LED像边缘像素点的数量;然后采用最小二乘拟合圆的方法获取重建图像的对应的LED灯中心在IPCS的坐标和半径。
4.根据权利要求3所述的基于成像传感器的高精度可见光定位方法,其特征在于,所述最小二乘拟合圆的方法获取重建图像的对应的LED灯中心在IPCS的坐标和半径的具体过程如下:
令第i个LED灯像在其对应的重建图像的圆曲线方程为:
Fi(x,y)=x2+y2+aix+biy+ci=0 (1)
采用δi,j表征重建后LED灯图像的边缘像素点(xI,i,j,yI,i,j){j=1,2,...,Ki}与拟合圆之间的偏离程度,即:
根据最小二乘法原则,定义以下目标函数:
令Q(ai,bi,ci)取得最小值,然后利用下面的等式求出参数ai,bi,ci:
将求得的ai,bi,ci取值代入式(1),从而解得第i幅重建图像所对应的第i个LED成像的圆心在IPCS的坐标及其成像半径ri:
5.根据权利要求4所述的基于成像传感器的高精度可见光定位方法,其特征在于,所述步骤S6获取移动终端的位置的具体过程如下:
每个LED灯的成像方程如下:
Li是第i个LED圆形灯罩的实体半径;Rz(γ)表示绕三维世界坐标系统的zw轴旋转γ的旋转矩阵;表示LED灯中心的三维世界坐标系统坐标;表示摄像头的透镜中心Oc在三维世界坐标系统的坐标;
使用非线性最小二乘法来求解式(2),即可获得移动终端的位置坐标的估计值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811013201.XA CN109188358B (zh) | 2018-08-31 | 2018-08-31 | 一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811013201.XA CN109188358B (zh) | 2018-08-31 | 2018-08-31 | 一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109188358A true CN109188358A (zh) | 2019-01-11 |
CN109188358B CN109188358B (zh) | 2023-03-17 |
Family
ID=64917454
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811013201.XA Active CN109188358B (zh) | 2018-08-31 | 2018-08-31 | 一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109188358B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109636850A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-04-16 | 刘翔宇 | 面向室内智能灯下的可见光定位方法 |
CN109949367A (zh) * | 2019-03-11 | 2019-06-28 | 中山大学 | 一种基于圆形投影的可见光成像定位方法 |
CN111812585A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-23 | 深圳市南科信息科技有限公司 | 基于两盏led灯及角度传感器的定位算法及定位系统 |
CN111830464A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-10-27 | 深圳市南科信息科技有限公司 | 基于三灯的镜头倾斜可见光定位算法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105509732A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-04-20 | 中国科学院光电研究院 | 基于可见光通信的多视觉信息匹配定位系统 |
CN105548964A (zh) * | 2016-01-28 | 2016-05-04 | 北京理工大学 | 一种基于光源成像的室内可见光定位方法 |
CN105738868A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-07-06 | 浙江工业大学义乌科学技术研究院有限公司 | 一种基于双图像传感器和可见光通信技术的高精度室内定位方法 |
CN105759244A (zh) * | 2016-02-02 | 2016-07-13 | 清华大学 | 基于双摄像头的高精度室内定位系统及定位方法 |
CN106643735A (zh) * | 2017-01-06 | 2017-05-10 | 中国人民解放军信息工程大学 | 一种室内定位方法、装置和移动终端 |
KR20170049953A (ko) * | 2015-10-29 | 2017-05-11 | 국민대학교산학협력단 | 단일 이미지센서를 이용한 실내위치 측정장치 및 그 방법 |
CN106886008A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-06-23 | 百色学院 | 基于单个图像传感器的室内可见光定位方法及系统 |
CN106932770A (zh) * | 2017-02-18 | 2017-07-07 | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 | 一种基于led灯的室内定位系统及方法 |
CN107104730A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-08-29 | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 | 用于可见光成像定位的条纹识别和信息检测算法 |
CN107421506A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-12-01 | 华南理工大学 | 一种基于室内可见光通信的视觉追踪定位系统和方法 |
US20180087910A1 (en) * | 2016-09-25 | 2018-03-29 | Jawad A. Salehi | Methods and systems for geometrical optics positioning using spatial color coded leds |
-
2018
- 2018-08-31 CN CN201811013201.XA patent/CN109188358B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170049953A (ko) * | 2015-10-29 | 2017-05-11 | 국민대학교산학협력단 | 단일 이미지센서를 이용한 실내위치 측정장치 및 그 방법 |
CN105509732A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-04-20 | 中国科学院光电研究院 | 基于可见光通信的多视觉信息匹配定位系统 |
CN105548964A (zh) * | 2016-01-28 | 2016-05-04 | 北京理工大学 | 一种基于光源成像的室内可见光定位方法 |
CN105759244A (zh) * | 2016-02-02 | 2016-07-13 | 清华大学 | 基于双摄像头的高精度室内定位系统及定位方法 |
CN105738868A (zh) * | 2016-04-15 | 2016-07-06 | 浙江工业大学义乌科学技术研究院有限公司 | 一种基于双图像传感器和可见光通信技术的高精度室内定位方法 |
US20180087910A1 (en) * | 2016-09-25 | 2018-03-29 | Jawad A. Salehi | Methods and systems for geometrical optics positioning using spatial color coded leds |
CN106643735A (zh) * | 2017-01-06 | 2017-05-10 | 中国人民解放军信息工程大学 | 一种室内定位方法、装置和移动终端 |
CN106886008A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-06-23 | 百色学院 | 基于单个图像传感器的室内可见光定位方法及系统 |
CN106932770A (zh) * | 2017-02-18 | 2017-07-07 | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 | 一种基于led灯的室内定位系统及方法 |
CN107104730A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-08-29 | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 | 用于可见光成像定位的条纹识别和信息检测算法 |
CN107421506A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-12-01 | 华南理工大学 | 一种基于室内可见光通信的视觉追踪定位系统和方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
LING WEI等: "High-accuracy indoor positioning system based on visible light communication", 《OPTICAL ENGINEERING》 * |
MASAKI YOSHINO等: "High-accuracy positioning system using visible LED lights and image sensor", 《2008 IEEE RADIO AND WIRELESS SYMPOSIUM》 * |
ZHENGPENG LI等: "Space-Time-Multiplexed Multi-Image Visible Light Positioning System Exploiting Pseudo-Miller-Coding for Smart Phones", 《IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS》 * |
管扬等: "基于成像通信的高精度可见光室内定位方法", 《中国激光》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109636850A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-04-16 | 刘翔宇 | 面向室内智能灯下的可见光定位方法 |
CN109949367A (zh) * | 2019-03-11 | 2019-06-28 | 中山大学 | 一种基于圆形投影的可见光成像定位方法 |
CN109949367B (zh) * | 2019-03-11 | 2023-01-20 | 中山大学 | 一种基于圆形投影的可见光成像定位方法 |
CN111830464A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-10-27 | 深圳市南科信息科技有限公司 | 基于三灯的镜头倾斜可见光定位算法 |
CN111830464B (zh) * | 2020-07-14 | 2023-12-15 | 深圳市南科信息科技有限公司 | 基于三灯的镜头倾斜可见光定位算法 |
CN111812585A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-23 | 深圳市南科信息科技有限公司 | 基于两盏led灯及角度传感器的定位算法及定位系统 |
CN111812585B (zh) * | 2020-07-20 | 2024-02-09 | 深圳市南科信息科技有限公司 | 基于两盏led灯及角度传感器的定位算法及定位系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109188358B (zh) | 2023-03-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109188358A (zh) | 一种基于成像传感器的高精度可见光定位方法 | |
Zhang et al. | A single LED positioning system based on circle projection | |
CN106443687B (zh) | 一种基于激光雷达和全景相机的背负式移动测绘系统 | |
CN106468553B (zh) | 一种基于路标的移动物体的定位方法 | |
CN106793086B (zh) | 一种室内定位方法 | |
CN102927908B (zh) | 机器人手眼系统结构光平面参数标定装置及方法 | |
CN105516584B (zh) | 全景影像采集系统、基于其的测量天际线的装置和方法 | |
CN109949367A (zh) | 一种基于圆形投影的可见光成像定位方法 | |
CN103837147B (zh) | 主动红外点阵式人工路标及智能体定位系统及方法 | |
CN110274594B (zh) | 一种室内定位设备及方法 | |
CN106441268B (zh) | 一种基于光标签的定位方法 | |
CN106767775B (zh) | 一种基于图像传感器和惯导传感器的定位方法 | |
CN114061548B (zh) | 基于无人机遥感的建筑测绘方法及系统 | |
CN110503687A (zh) | 一种空中光电测量平台目标定位方法 | |
CA3112187C (en) | Optics based multi-dimensional target and multiple object detection and tracking method | |
CN106568420B (zh) | 一种基于室内可见光的定位方法及系统 | |
CN104764441A (zh) | 道路交通事故现场量测快速定标设备和系统 | |
CN207115502U (zh) | 一种鱼眼全景镜头的标定装置 | |
CN109636850A (zh) | 面向室内智能灯下的可见光定位方法 | |
CN111596259A (zh) | 一种红外定位系统、定位方法及其应用 | |
CN108111223A (zh) | Led定位装置、室内定位系统以及室内定位方法 | |
CN103868501A (zh) | 一种视觉测量用接触式主动发光平面标识装置 | |
CN107196704A (zh) | 终端定位方法、装置和电子设备 | |
CN108709558A (zh) | 一种大尺寸厂房高精度定位的方法 | |
US10776987B2 (en) | Aerial imaging high-accuracy scale calibration |
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 |