CN109799394B - 一种场分布数据采集方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提出了一种场分布数据采集方法和设备，应用于包括场强仪与多个摄像头的采集系统中；该方法包括：通过场强仪获取各待测位置的与时间相关的场强信号和频段信息；针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息；综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。通过摄像头拍摄场强仪获取图片，对图片进行识别的方式确定场强仪的准确定位信息，并与场强仪所检测到与时间相关的场强信号和频段信息进行综合，以生成完整的场分布数据。
Description
技术领域
本发明涉及测量领域，特别涉及一种场分布数据采集方法和设备。
背景技术
场强信号测量是对空间内有用信号场强分部情况的实际测量与数据处理，其测量结果可作为组网设计、确定台址、评价通信质量及通信概率的重要依据。
目前市面上有很多场强测量仪产品，大多产品只能采集场信号数据。另外有一些内置GPS的产品，可以采集定位信息，然后GPS在室内的信号较弱，且GPS的定位精准度一般都在5-15米左右，有一定的限制性，而且同时采集场信号数据和定位信息的产品一般价格不菲。
由此，目前需要一种可以同时采集场信号数据和精准定位信息的方法。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种场分布数据采集方法和设备，通过摄像头拍摄场强仪获取图片，对图片进行识别的方式确定场强仪的准确定位信息，并与场强仪所检测到与时间相关的场强信号和频段信息进行综合，以生成完整的场分布数据。
具体的，本发明提出了以下具体的实施例：
本发明实施例提出了一种场分布数据采集方法，应用于包括场强仪与多个摄像头的采集系统中，其中，所述场强仪的探头上预设有标识物,所述标识物的各个面的纹理不同，所述标识物上的各点相对位置已知；该方法包括：
通过场强仪获取各待测位置的与时间相关的场强信号和频段信息；
针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息；
综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
在一个具体的实施例中，所述摄像头的数量为2个；
所述“针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息”，包括：
针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据；
针对视频数据中的每一帧图像，提取所述图像中的特征点；
通过点匹配算法，匹配两所述摄像头拍摄的图像中的特征点，并将匹配上的特征点设置为匹配点；
基于多个所述匹配点与所述姿态转换关系矩阵以三角化的方法进行处理，得到各所述匹配点在显示空间中的3D坐标；其中，所述姿态转换关系矩阵是在固定两所述摄像头后进行拍摄前标定得到的；两所述摄像头拍摄各所述待测位置的场强仪的探头时的位置相同；
基于所述3D坐标与各点的相对位置确定所述探头的位置信息。
在一个具体的实施例中，所述“提取所述图像中的特征点”，包括：
通过SIFT特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过SURF特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过ORB特征提取法从所述图像中提取特征点。
在一个具体的实施例中，所述“综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据”，包括：
针对各所述位置信息，将与时间相关的场强信号与频段信息与所述位置信息进行关联，以生成针对所述位置信息的一组关于时间、场强、频段、与空间位置的数据；
汇总所有位置信息对应的数据生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
在一个具体的实施例中，还包括：
当接收到数据查看的指令时，基于所述指令的发出设备的位置调用场分布数据，并以可视化的方式展示所调用的场分布数据。
本发明实施例还提出了一种场分布数据采集设备，应用于包括场强仪与多个摄像头的采集系统中，其中，所述场强仪的探头上预设有标识物,所述标识物的各个面的纹理不同，所述标识物上的各点相对位置已知；该设备包括：
获取模块，用于通过场强仪获取各待测位置的与时间相关的场强信号和频段信息；
确定模块，用于针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息；
生成模块，用于综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
在一个具体的实施例中，所述摄像头的数量为2个；
所述确定模块，用于：
针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据；
针对视频数据中的每一帧图像，提取所述图像中的特征点；
通过点匹配算法，匹配两所述摄像头拍摄的图像中的特征点，并将匹配上的特征点设置为匹配点；
基于多个所述匹配点与所述姿态转换关系矩阵以三角化的方法进行处理，得到各所述匹配点在显示空间中的3D坐标；其中，所述姿态转换关系矩阵是在固定两所述摄像头后进行拍摄前标定得到的；两所述摄像头拍摄各所述待测位置的场强仪的探头时的位置相同；
基于所述3D坐标与各点的相对位置确定所述探头的位置信息。
在一个具体的实施例中，所述确定模块“提取所述图像中的特征点”，包括：
通过SIFT特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过SURF特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过ORB特征提取法从所述图像中提取特征点。
在一个具体的实施例中，所述生成模块，用于：
针对各所述位置信息，将与时间相关的场强信号与频段信息与所述位置信息进行关联，以生成针对所述位置信息的一组关于时间、场强、频段、与空间位置的数据；
汇总所有位置信息对应的数据生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
在一个具体的实施例中，还包括：
当接收到数据查看的指令时，基于所述指令的发出设备的位置调用场分布数据，并以可视化的方式展示所调用的场分布数据。
以此，本发明实施例提出了一种场分布数据采集方法和设备，应用于包括场强仪与多个摄像头的采集系统中，其中，所述场强仪的探头上预设有标识物,所述标识物的各个面的纹理不同，所述标识物上的各点相对位置已知；该方法包括：通过场强仪获取各待测位置的与时间相关的场强信号和频段信息；针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息；综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。通过摄像头拍摄场强仪获取图片，对图片进行识别的方式确定场强仪的准确定位信息，并与场强仪所检测到与时间相关的场强信号和频段信息进行综合，以生成完整的场分布数据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提出的一种场分布数据采集方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提出的一种场分布数据采集方法中涉及到的场强仪的探头与标识物的示意图；
图3为本发明实施例提出的一种场分布数据采集方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提出的一种场分布数据采集方法中相机标定方法中的标定板的图案示意图；
图5为本发明实施例提出的一种场分布数据采集方法中相机标定方法所拍摄的图片示意图；
图6为本发明实施例提出的一种场分布数据采集方法中相机标定方法中图片检测的示意图；
图7为本发明实施例提出的一种场分布数据采集方法中特征点匹配的效果图；
图8为本发明实施例提出的一种场分布数据采集设备的结构示意图；
图9为本发明实施例提出的一种场分布数据采集设备的结构示意图。
具体实施方式
在下文中，将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。
在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。
实施例1
本发明实施例公开了一种场分布数据采集方法，应用于包括场强仪与多个摄像头的采集系统中，其中，所述场强仪的探头上预设有标识物,所述标识物的各个面的纹理不同；所述标识物上的各点相对位置已知，如图1或图3所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、通过场强仪获取各待测位置的与时间相关的场强信号和频段信息；
具体的，在一个实际的应用场景下，如图2所示，可以将具有特定纹理的正方体(如魔方)固定在场强仪探头上，预设的标识物与所述探头之间的相对位置已知，正方体的每一个面的纹理(即图案)不同，以此便于后续摄像头拍摄到场强仪时进行识别匹配。
在具体的应用场景下，以标识物为正方体为例，可以预先对此正方体提前进行3D建模，以此得到正方体的各点之间的相位位置关系；
此外预设有多个待测位置，例如有位置点1、位置点2、位置点3等等，则可以启动场强仪依次在各待测位置点进行测量，以获取时间-场强信号-频段信息相互关联的测量数据。
而场强仪在各待测位置进行测量的同时，会有摄像头进行拍摄，以基于拍摄的图像对场强仪进行定位，具体的也即执行步骤102，具体的步骤101与步骤102之间可以同时进行。
步骤102、针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息；
具体的，以摄像头的数量为2个为例来进行说明，步骤102中的所述“针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息”，包括：
针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据；
针对视频数据中的每一帧图像，提取所述图像中的特征点；
通过点匹配算法，匹配两所述摄像头拍摄的图像中的特征点，并将匹配上的特征点设置为匹配点；
基于多个所述匹配点与所述姿态转换关系矩阵以三角化的方法进行处理，得到各所述匹配点在显示空间中的3D坐标；其中，所述姿态转换关系矩阵是在固定两所述摄像头后进行拍摄前标定得到的；两所述摄像头拍摄各所述待测位置的场强仪的探头时的位置相同；
基于所述3D坐标与各点的相对位置确定所述探头的位置信息。
具体的，可以在测量现场布置两个摄像头(普通摄像头即可)，保证两个摄像头能同时拍到场强仪，通过相机标定，可以得到量相机之间的姿态转换关系矩阵。
具体的操作过程中，可以选定两个摄像头中的一个作为主摄像头(摄像头一经固定就不能改变位置，改变位置就需要重新进行标定)。具体的标定过程可以为：准备一张标定板，标定板图片如图4所示。手持标定板，站在两个摄像头都能拍到的地方，调整标定板的方向，让两个摄像头各拍一定数量(例如15-20张)标定板不同姿态的图片，拍摄的图片如图5所示。将拍摄图片输入到预设的标定程序(MATLAB/OpenCV)中，检测棋盘格角点，如图6所示。以此估计两个相机的内部参数和外部参数(对应每一张图的相机姿态，RT矩阵)。挑选一组最优的RT矩阵(即RT1与RT2)来计算两个相机的姿态转换关系矩阵M。根据公式：
RT1＝M*RT2，即可求得两个相机的姿态转换关系矩阵M。
此外，在用场强仪测量场信号的同时，获取两个摄像头拍摄在同一时刻拍摄的视频帧I1和I2，对每一帧提取固定在场强仪探头上的正方体的特征点(对应标识物上的某点)得到两组特征点P1，P2，再通过点匹配算法，匹配两帧的特征点，匹配上的点则表示为同一个点，具体的匹配是通过对两组特征点两两计算欧氏距离，距离大于0且小于一定阈值则表示匹配上，匹配上的点则表示为同一个点。特征点匹配效果图如图7所示。后续的流程如图3所示，将通过点匹配得到的两组2D点和两个相机的姿态转换关系矩阵M作为输入，用三角化方法得到匹配点在现实空间中的3D坐标，即定位信息。
仍以标识物为正方体为例，由于设置正方体的3D模型已知，也即正方体上的各点的相对位置已知，通过三角测量得到的匹配点的3D坐标可推算出正方体的中心位置，正方体和探头中心的垂直距离也可测量，从而推算出探头的中心位置，并作为定位信息。
而具体的所述“提取所述图像中的特征点”，包括：
通过SIFT(Scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换)特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过SURF(Speed Up Robust Features，加速版的具有鲁棒特性的特征算法)特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF，一种快速提取特征点和描述子的算法)特征提取法从所述图像中提取特征点。
步骤103、综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
在一个具体的实施例中，步骤103中的所述“综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据”，包括：
针对各所述位置信息，将与时间相关的场强信号与频段信息与所述位置信息进行关联，以生成针对所述位置信息的一组关于时间、场强、频段、与空间位置的数据；
汇总所有位置信息对应的数据生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
具体的，上述中的“汇总所有位置信息对应的数据生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据”，包括：
将所有位置信息对应的数据进行插值，以得到针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
具体的，如图3所示，在确定了具体的位置信息之后，读取此时场强仪上的场强信号及频段信息，并记录时间。此外，还可以每隔相同时间间隔，比如10秒后移动到下一个需要测量的地方，重复以上操作，即可以得到一组关于时间-场强-频段-空间位置的数据。最终将所得数据通过插值形成四维空间完整的场分布数据。
具体的差值方法可以为线性插值方法，已知数据(x0,y0)与(x1,y1)，用x和x0,x1的距离作为一个权重，用于y0和y1的加权。根据以下公式，得到[x0,x1]区间内某一位置x的y值：
其中，x0和x1可表示需要插值的两个相邻的采集时间，y0和y1表示需要插值的采集时间对应的采集到的场信号。以此从而得到两个采集数据的插值。
而除了线性插值方法以外，还可以有其他的差值方法，例如双线性插值，Lagrange插值，Newton插值等等。
具体的，本方案中做插值是为了得到连续的数据，可用现有的作图工具将数据可视化，使得数据可以很直观的展现在眼前，本方案不限定具体的插值方法。
此外，当接收到数据查看的指令时，基于所述指令的发出设备的位置调用场分布数据，并以可视化的方式展示所调用的场分布数据。
实施例2
为了对本发明进行进一步的说明，本发明实施例2还公开了一种场分布数据采集设备，应用于包括场强仪与多个摄像头的采集系统中，其中，所述场强仪的探头上预设有标识物,所述标识物的各个面的纹理不同，所述标识物上的各点相对位置已知；如图8所示，该设备包括：
获取模块201，用于通过场强仪获取各待测位置的与时间相关的场强信号和频段信息；
确定模块202，用于针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息；
生成模块203，用于综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
在一个具体的实施例中，所述摄像头的数量为2个；
所述确定模块202，用于：
针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据；
针对视频数据中的每一帧图像，提取所述图像中的特征点；
通过点匹配算法，匹配两所述摄像头拍摄的图像中的特征点，并将匹配上的特征点设置为匹配点；
基于多个所述匹配点与所述姿态转换关系矩阵以三角化的方法进行处理，得到各所述匹配点在显示空间中的3D坐标；其中，所述姿态转换关系矩阵是在固定两所述摄像头后进行拍摄前标定得到的；两所述摄像头拍摄各所述待测位置的场强仪的探头时的位置相同；
基于所述3D坐标与各点的相对位置确定所述探头的位置信息。
在一个具体的实施例中，所述确定模块202“提取所述图像中的特征点”，包括：
通过SIFT特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过SURF特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过ORB特征提取法从所述图像中提取特征点。
在一个具体的实施例中，所述生成模块203，用于：
针对各所述位置信息，将与时间相关的场强信号与频段信息与所述位置信息进行关联，以生成针对所述位置信息的一组关于时间、场强、频段、与空间位置的数据；
汇总所有位置信息对应的数据生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
在一个具体的实施例中，如图9所示，该设备还包括：
展示模块204，用于当接收到数据查看的指令时，基于所述指令的发出设备的位置调用场分布数据，并以可视化的方式展示所调用的场分布数据。
以此，本发明实施例提出了一种场分布数据采集方法和设备，应用于包括场强仪与多个摄像头的采集系统中，其中，所述场强仪的探头上预设有标识物,所述标识物的各个面的纹理不同，所述标识物上的各点相对位置已知；该方法包括：通过场强仪获取各待测位置的与时间相关的场强信号和频段信息；针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息；综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。通过摄像头拍摄场强仪获取图片，对图片进行识别的方式确定场强仪的准确定位信息，并与场强仪所检测到与时间相关的场强信号和频段信息进行综合，以生成完整的场分布数据。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种场分布数据采集方法，其特征在于，应用于包括场强仪与多个摄像头的采集系统中，其中，所述场强仪的探头上预设有标识物,所述标识物的各个面的纹理不同，所述标识物上的各点相对位置已知；该方法包括：
通过场强仪获取各待测位置的与时间相关的场强信号和频段信息；
针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息，包括：
针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据；
针对视频数据中的每一帧图像，提取所述图像中的特征点；
通过点匹配算法，匹配两所述摄像头拍摄的图像中的特征点，并将匹配上的特征点设置为匹配点；
基于多个所述匹配点与姿态转换关系矩阵以三角化的方法进行处理，得到各所述匹配点在显示空间中的3D坐标；其中，所述姿态转换关系矩阵是在固定两所述摄像头后进行拍摄前标定得到的；两所述摄像头拍摄各所述待测位置的场强仪的探头时的位置相同；
基于所述3D坐标与各点的相对位置确定所述探头的位置信息；
综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据，包括：针对各所述位置信息，将与时间相关的场强信号与频段信息与所述位置信息进行关联，以生成针对所述位置信息的一组关于时间、场强、频段、与空间位置的数据；以及，汇总所有位置信息对应的数据生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
2.如权利要求1所述的一种场分布数据采集方法，其特征在于，所述摄像头的数量为2个。
3.如权利要求2所述的一种场分布数据采集方法，其特征在于，所述“提取所述图像中的特征点”，包括：
通过SIFT特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过SURF特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过ORB特征提取法从所述图像中提取特征点。
4.如权利要求1所述的一种场分布数据采集方法，其特征在于，还包括：
当接收到数据查看的指令时，基于所述指令的发出设备的位置调用场分布数据，并以可视化的方式展示所调用的场分布数据。
5.一种场分布数据采集设备，其特征在于，应用于包括场强仪与多个摄像头的采集系统中，其中，所述场强仪的探头上预设有标识物,所述标识物的各个面的纹理不同，所述标识物上的各点相对位置已知；该设备包括：
获取模块，用于通过场强仪获取各待测位置的与时间相关的场强信号和频段信息；
确定模块，用于针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据，并基于所述视频数据确定所述场强仪在各所述待测位置时探头的位置信息，具体针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据；
针对视频数据中的每一帧图像，提取所述图像中的特征点；
通过点匹配算法，匹配两所述摄像头拍摄的图像中的特征点，并将匹配上的特征点设置为匹配点；
基于多个所述匹配点与姿态转换关系矩阵以三角化的方法进行处理，得到各所述匹配点在显示空间中的3D坐标；其中，所述姿态转换关系矩阵是在固定两所述摄像头后进行拍摄前标定得到的；两所述摄像头拍摄各所述待测位置的场强仪的探头时的位置相同；
基于所述3D坐标与各点的相对位置确定所述探头的位置信息；
生成模块，用于综合各所述位置信息、以及与时间相关的场强信号与频段信息生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据，具体针对各所述位置信息，将与时间相关的场强信号与频段信息与所述位置信息进行关联，以生成针对所述位置信息的一组关于时间、场强、频段、与空间位置的数据；以及，汇总所有位置信息对应的数据生成针对各待测位置所在四维空间的场分布数据。
6.如权利要求5所述的一种场分布数据采集设备，其特征在于，所述摄像头的数量为2个；
所述确定模块，用于：
针对各所述待测位置，获取多个摄像头在同一时刻拍摄所述场强仪得到的视频数据；
针对视频数据中的每一帧图像，提取所述图像中的特征点；
通过点匹配算法，匹配两所述摄像头拍摄的图像中的特征点，并将匹配上的特征点设置为匹配点；
基于多个所述匹配点与所述姿态转换关系矩阵以三角化的方法进行处理，得到各所述匹配点在显示空间中的3D坐标；其中，所述姿态转换关系矩阵是在固定两所述摄像头后进行拍摄前标定得到的；两所述摄像头拍摄各所述待测位置的场强仪的探头时的位置相同；
基于所述3D坐标与各点的相对位置确定所述探头的位置信息。
7.如权利要求6所述的一种场分布数据采集设备，其特征在于，所述确定模块“提取所述图像中的特征点”，包括：
通过SIFT特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过SURF特征提取法从所述图像中提取特征点；或
通过ORB特征提取法从所述图像中提取特征点。
8.如权利要求7所述的一种场分布数据采集设备，其特征在于，还包括：
当接收到数据查看的指令时，基于所述指令的发出设备的位置调用场分布数据，并以可视化的方式展示所调用的场分布数据。
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2018
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