CN109982239A - 基于机器视觉的商场楼层定位系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉的商场楼层定位系统,包括云端服务器和移动设备终端,云端服务器安装有存储模块、图像识别模块、智能路线规划模块,存储模块存储有商场模型、各楼层平面图、各楼层店铺图像、各店铺所在楼层位置;移动设备终端安装有登录云端服务器的客户端,客户端上设有当前位置输入框、终点位置输入框和输出框。本发明是基于机器视觉的楼层定位方法,在手机上下载客户端,与云端服务器进行通讯,通过输入店铺名称或图像显示用户的楼层定位信息和路线规划,实现导航或寻人功能。本发明定位导航工作全部在云端进行,硬件投入少,同时,还可以添加商家信息,与定位信息一起显示,具有一定的经济效益,有助于进行市场推广。
Description
技术领域
本发明涉及领域,尤其涉及一种基于机器视觉的商场楼层定位系统及方法。
背景技术
当前定位导航技术高速发展,诸如GPS,北斗之类的导航卫星系统日益成熟,一些高精军用项目的导航定位甚至能精确到厘米,然而大多数情况下这些仅局限于室外,室内的定位则由于复杂的信道环境与空间拓扑,发展一直较为落后。为此,发展室内定位技术还是有较大的市场需求的。当前,市场上主要的室内定位技术大多需要依托硬件设备的辅助或相关算法支撑。这是一个大的技术背景。现有的实现楼层定位的技术方案,市面上无外乎可以归结为3类,一是通过无线、蓝牙等无线信号辅助设备实现室内的定位工作;二是主要依靠相关的算法实现楼层定位;三是一些特殊情况下的楼层定位(特种定位),该方法需要借助一些特殊仪器,如热成像仪、红外扫描仪等。
依赖无线、蓝牙、热点等无线辅助设施进行室内定位,在信号状态良好的情况下,能够实现有效的室内定位,但缺点明显,需要前期投入硬件设施,成本较高,且室内定位精度易受室内环境和空间布局的影响,很不稳定。本发明基于机器视觉,无需无线信号来辅助定位,不受环境影响;前期只有图像采集和云端配置需要一些硬件投入,但总体讲小了很多。
依赖于相关算法,如神经网络算法,加权算法等等,这种方式具有一定的可行性,一些地方也有应用,但是缺点也是显而易见的,前期需要人为的根据定位场景(周围环境等)选择算法,环境变动对算法影响很大;其次,不同算法的精度也是各不相同,需要使用者仔细斟酌;最后,有很多算法,如神经网络算法等,需要大量的数据进行深度学习来完善算法本身,短期内无法进行应用,而且工作量也很大。本发明基于机器视觉,不依赖算法,所以无需考虑场景布局因素,且工作量较大的地方只在于图像采集。
在一些特别的场景(如特种应用)会用到一些特别的仪器进行楼层定位,如热成像仪,红外扫描等,这些定位方法并不适合在大众范围内进行推广。
市场上目前并没有出现相关的基于机器视觉的一些楼层定位方案,所以也没有相近似的实现方案。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于机器视觉的商场楼层定位系统及方法。
为实现上述发明目的,本发明的技术方案是:一种基于机器视觉的商场楼层定位系统,包括云端服务器和移动设备终端,所述云端服务器安装有存储模块、图像识别模块、智能路线规划模块,存储模块存储有商场模型、各楼层平面图、各楼层店铺图像、各店铺所在楼层位置以及各店铺的推广信息;所述移动设备终端安装有登录云端服务器的客户端,客户端上设有输入/输出模块,输入/输出模块包括当前位置输入框、终点位置输入框和输出框,通过在当前位置输入框输入用户附近的店铺图像,在输出框输出用户所在楼层平面图,楼层平面图上标记有用户拍摄图像所在位置,并显示该店铺的推广信息,继续在终点位置输入框输入要去的店铺名称或店铺图像,则智能路线规划模块规划当前位置到终点位置的路线并在输出框输出。
进一步的,所述推广信息包括经营内容、特色、用户评价信息。
进一步的,所述路线规划不受楼层限制。
进一步的,所述各楼层店铺图像的采集方法为:在图像采集车上安装 360度全景高清摄像机,使图像采集车沿商场各楼层过道不间断的采集店铺图像;将采集到的各楼层店铺图像打上电子标签,并上传到云端服务器的存储模块进行存储。
一种基于机器视觉的商场楼层定位方法,包括以下步骤:
S1:打开移动设备终端;
S2:登录客户端,使其与云端服务器连接;
S3:拍摄用户附近的店铺图像,并将其输入到当前位置输入框,云端服务器利用图像识别模块识别图像,并检索存储模块内的各楼层店铺图像使其与识别的图像进行匹配,通过电子标签确定该店铺所在楼层,在输出框输出标记有用户拍摄图像所在位置的楼层平面图,并显示该店铺的具体位置以及经营内容、特色、用户评价;
S4:通过在终点位置输入框输入店铺名称或店铺图像,云端服务器检索存储模块内的各楼层店铺图像或各店铺所在楼层位置,确定要去店铺所在楼层及具体位置,利用智能路线规划模块在商场模型上规划路线并在移动设备终端输出。
本发明的有益效果是:本发明是基于机器视觉的楼层定位方法,在手机上下载客户端,与云端服务器进行通讯,通过输入店铺名称或图像显示用户的楼层定位信息和路线规划,通过智能路线规划模块进行起点到终点的路线规划,实现导航或寻人功能。本发明定位导航工作全部在云端进行,硬件投入少,同时,还可以添加商家信息,与定位信息一起显示,具有一定的经济效益,有助于进行市场推广。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1所示,一种基于机器视觉的商场楼层定位系统,包括云端服务器和移动设备终端,所述云端服务器安装有存储模块、图像识别模块、智能路线规划模块,存储模块存储有商场模型、各楼层平面图、各楼层店铺图像、各店铺所在楼层位置以及各店铺的经营内容、特色、用户评价信息;所述移动设备终端安装有登录云端服务器的客户端,客户端上设有输入/ 输出模块,输入/输出模块包括当前位置输入框、终点位置输入框和输出框,通过在当前位置输入框输入用户附近的店铺图像,在输出框输出用户所在楼层平面图,楼层平面图上标记有用户拍摄图像所在位置,并显示该店铺的经营内容、特色、用户评价信息,继续在终点位置输入框输入要去的店铺名称或店铺图像,则智能路线规划模块规划当前位置到终点位置的路线并在输出框输出。所述路线的规划不受楼层限制。
所述各楼层店铺图像的采集方法为:在图像采集车上安装360度全景高清摄像机,使图像采集车沿商场各楼层过道不间断的采集店铺图像;将采集到的各楼层店铺图像打上电子标签,并上传到云端服务器的存储模块进行存储。
一种基于机器视觉的商场楼层定位方法,包括以下步骤:
S1:打开移动设备终端;
S2:登录客户端,使其与云端服务器连接;
S3:拍摄用户附近的店铺图像,并将其输入到当前位置输入框,云端服务器利用图像识别模块识别图像,并检索存储模块内的各楼层店铺图像使其与识别的图像进行匹配,通过电子标签确定该店铺所在楼层,在输出框输出标记有用户拍摄图像所在位置的楼层平面图,并显示该店铺的具体位置以及经营内容、特色、用户评价;
S4:通过在终点位置输入框输入店铺名称或店铺图像,云端服务器检索存储模块内的各楼层店铺图像或各店铺所在楼层位置,确定要去店铺所在楼层及具体位置,利用智能路线规划模块在商场模型上规划路线并在移动设备终端输出。
上述基于机器视觉的商场楼层定位系统不仅可以实现路线规划导航,还可以实现寻人功能,如互为好友的两名用户,其中一人可将拍摄的店铺图像发送至另一人,用于输入终点位置输入框,从而确定两人的定位信息,并以此规划两人间的导航路线。
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,都属于本发明的范围。
Claims (5)
1.一种基于机器视觉的商场楼层定位系统,其特征在于,包括云端服务器和移动设备终端,所述云端服务器安装有存储模块、图像识别模块、智能路线规划模块,存储模块存储有商场模型、各楼层平面图、各楼层店铺图像、各店铺所在楼层位置以及各店铺的推广信息;所述移动设备终端安装有登录云端服务器的客户端,客户端上设有输入/输出模块,输入/输出模块包括当前位置输入框、终点位置输入框和输出框,通过在当前位置输入框输入用户附近的店铺图像,在输出框输出用户所在楼层平面图,楼层平面图上标记有用户拍摄图像所在位置,并显示该店铺的推广信息,继续在终点位置输入框输入要去的店铺名称或店铺图像,则智能路线规划模块规划当前位置到终点位置的路线并在输出框输出。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的商场楼层定位系统,其特征在于,所述推广信息包括经营内容、特色、用户评价信息。
3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉局部视域下的商场楼层定位系统,其特征在于,所述路线规划不受楼层限制。
4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的商场楼层定位系统,其特征在于,所述各楼层店铺图像的采集方法为:在图像采集车上安装360度全景高清摄像机,使图像采集车沿商场各楼层过道不间断的采集店铺图像;将采集到的各楼层店铺图像打上电子标签,并上传到云端服务器的存储模块进行存储。
5.一种基于机器视觉的商场楼层定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:打开移动设备终端;
S2:登录客户端,使其与云端服务器连接;
S3:拍摄用户附近的店铺图像,并将其输入到当前位置输入框,云端服务器利用图像识别模块识别图像,并检索存储模块内的各楼层店铺图像使其与识别的图像进行匹配,通过电子标签确定该店铺所在楼层,在输出框输出标记有用户拍摄图像所在位置的楼层平面图,并显示该店铺的具体位置以及经营内容、特色、用户评价;
S4:通过在终点位置输入框输入店铺名称或店铺图像,云端服务器检索存储模块内的各楼层店铺图像或各店铺所在楼层位置,确定要去店铺所在楼层及具体位置,利用智能路线规划模块在商场模型上规划路线并在移动设备终端输出。
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