CN115359114A - 一种定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

一种定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 Download PDF

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CN115359114A CN202210982706.7A CN202210982706A CN115359114A CN 115359114 A CN115359114 A CN 115359114A CN 202210982706 A CN202210982706 A CN 202210982706A CN 115359114 A CN115359114 A CN 115359114A
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Abstract

本申请提供了一种定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。方法包括获取图像信息,图像信息通过可调整拍摄角度的图像采集装置采集;将图像信息转换为灰度图并根据灰度图确定像素群;在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定灰度图中包括的直线;沿直线的一端延伸的方向调整图像采集装置的拍摄角度,直至灰度图包括的像素群为三个,回调图像采集装置直至像素群为两个;以灰度图靠近直线的一端的一边为基准边,缩小灰度图至预设尺寸,并获取图形采集装置朝向的方位角;根据方位角和预设的确认规则,确定阴阳角角点。以此方式,可以使阴阳角角点替代以前施工现场的标志物,为坐标体系标志点的选取提供了较大方便。

Description

一种定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉测量技术领域,并且更具体地,涉及一种定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术
建筑施工中需要建造坐标体系和三维模型,并通过在施工现场设置标志点,来将施工现场与三维模型匹配起来,目前设置标志点的方式通常是在施工现场的地面设置突出的钢筋,或者在墙面图写标志印记或镶嵌特殊物体,以上的方式均会破坏对地面或墙面,并且实施起来十分麻烦。
发明内容
根据本申请的实施例,提供了一种定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
在本申请的第一方面,提供了一种定位方法。该方法包括:
获取图像信息,所述图像信息通过可调整拍摄角度的图像采集装置采集;
将所述图像信息转换为灰度图并根据所述灰度图确定像素群,所述像素群由灰度值在同一阈值范围内波动的多个像素点构成;
在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线;
沿所述直线的一端延伸的方向调整所述图像采集装置的拍摄角度,直至所述灰度图包括的像素群为三个,回调所述图像采集装置直至所述像素群为两个;
以所述灰度图靠近所述直线的所述一端的一边为基准边,缩小所述灰度图至预设尺寸,并获取所述图形采集装置朝向的方位角;
根据所述方位角和预设的确认规则,确定阴阳角角点。
可选的,根据所述灰度图确定像素群,所述像素群由灰度值在同一阈值范围内波动的多个像素点构成包括:
根据所述灰度图确定每个像素点的灰度值;
根据所述灰度值将所述灰度图划分为多个区域,使得同一区域内95%以上的像素点的灰度值均在同一阈值范围内;
确定一个区域为一个像素群。
可选的,所述在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线包括:
在所述灰度图包括的像素群为两个时,调整所述图像采集装置的拍摄角度,使得两个像素群中像素点的数量相同。
可选的,所述在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线包括:
在同一灰度图包括的像素群为两个时,以两个像素群各自所在的两个区域的分界线为所述直线。
可选的,所述确认规则包括:
根据方位角和方位对照表确定方位角所属的方位范围;
根据所述方位范围和预设的角点对照表,确定所述方位角对应的阴阳角角点以及阴阳角角点的坐标。
可选的,所述确认规则包括:
判断所述数据库中记录的方位角是否为多个;
若是,则将多个方位角分别作差以确定多个差值,并将差值小于预设差值的多个方位角划分为同一组别;
根据同一组别内的多个方位角计算得到多个方位角的平均值,以所述平均值为目标方位角;
根据目标方位角和方位对照表确定目标方位角所属的方位范围;
根据所述方位范围和预设的角点对照表,确定所述目标方位角对应的阴阳角角点以及阴阳角角点的坐标。
可选的,在确定目标方位角和阴阳角角点之后,还包括:
判断计算得到的目标方位角的数量是否大于三;
若是,则基于预设的空间三维模型,根据至少三个目标方位角和至少三个阴阳角角点坐标确定所述图像采集装置的坐标。
在本申请的第二方面,提供了一种定位装置。该装置包括:
获取模块,用于获取图像信息,所述图像信息通过可调整拍摄角度的图像采集装置采集;
处理模块,用于将所述图像信息转换为灰度图并根据所述灰度图确定像素群,所述像素群由灰度值在同一阈值范围内波动的多个像素点构成;
确定模块,用于在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线;
调整模块,用于沿所述直线的一端延伸的方向调整所述图像采集装置的拍摄角度,直至所述灰度图包括的像素群为三个,再回调所述所述图像采集装置直至所述像素群为两个;
采集模块,用于以所述灰度图靠近所述直线的所述一端的一边为基准边,缩小所述灰度图至预设尺寸,并获取所述图形采集装置朝向的方位角;
匹配模块,用于根据所述方位角和预设的确认规则,确定阴阳角角点。
在本申请的第三方面,提供了一种电子设备。该电子设备包括:存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
在本申请的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如根据本申请的第一方面的方法。
本申请公开的一种定位方法,通过图像采集装置采集施工现场的图像信息,对图像信息进行处理并同步调整图形采集装置的拍摄角度,最终定位得到由多个墙面构成的阴阳角角点,使得阴阳角角点能够替代以前施工现场的标志物,减少了在施工现场设置标志为而对建筑造成损伤的情况,并且为坐标体系标志点的选取提供了较大方便。
应当理解,发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本申请的实施例的关键或重要特征,亦非用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
结合附图并参考以下详细说明,本申请各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素,其中:
图1示出了能够在其中实现本申请的实施例的示例性运行环境的示意图;
图2示出了根据本申请的实施例的一种定位方法的流程图;
图3示出了根据本申请的实施例的墙面的灰度示意图;
图4示出了根据本申请的实施例的灰度图包括3个像素群的示意图;
图5示出了根据本申请的实施例的回调后的灰度图的位置示意图;
图6示出了根据本申请的实施例调整尺寸后的灰度图的示意图;
图7示出了根据本申请的实施例的另一种拍摄角度的示意图;
图8示出了根据本申请的实施例的另一种拍摄角度下定位第二标志点的示意图;
图9示出了根据本申请的实施例的一种定位装置的方框图;
图10示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例,都属于本申请保护的范围。
室内定位技术一直是行业的刚性需求,行业中或者是在室内布设信标、采集器等近场通讯设备,或是用激光、雷达等进行大范围测量,成本和技术门槛都较高;而逐步崛起的图像识别技术正越来越多的用到测距和定位中,但其要么依赖识别张贴或挂载的标记物,要么依赖对特征的识别,而施工现场大部分的结构物相似度极高,特征识别较为困难。
本申请中,公开一种定位方法,能够应用于施工现场,在无需增加施工现场的标志物的前提下,以多面相接的墙体之间构成的阴阳角交点作为标志性的坐标点,阴阳角角点是固定的,覆盖从施工到运维的几乎全部建筑生命周期,且天花板上的阴阳角几乎不会被遮挡,是优秀的图像识别体系的特征点,本申请为阴阳角角点的识别提供了技术路径,将极大的推进建筑工程室内定位技术以及相关技术的应用。并且为将施工现场和预设的空间三维模型和坐标体系匹配起来,提供了较大的便捷。具体的方式可以是在施工现场设置可调整拍摄角度的图像采集装置,图像采集装置连接有处理器,本申请提供的方法可以由处理器执行。
图1示出了能够在其中实现本申请的实施例的示例性运行环境的示意图。在运行环境中包括处理器101和图像采集装置102。
图2示出了根据本申请实施例的一种定位方法的流程图。方法可以由图1中的处理器101执行,方法包括:
步骤S100、获取图像信息,所述图像信息通过可调整拍摄角度的图像采集装置采集。
其中,图像采集装置可以是摄像头,摄像头可以搭载可移动的机器人或机器小车,并通过可自动调整角度的云台与机器人连接,使得可通过调整云台来调整摄像头的拍摄角度,当然,摄像头也可以通过其他结构与机器人连接,只要能够实现摄像头拍摄角度的自动调整即可,在此不作限定。摄像头能够在施工现场移动,以拍摄施工现场的画面,当然,在对摄像头进行定位时,需通过摄像头在同一位置采集得到的图像信息计算实现。
步骤S200、将所述图像信息转换为灰度图并根据所述灰度图确定像素群,所述像素群由灰度值在同一阈值范围内波动的多个像素点构成。
其中,图像采集装置采集得到的图像信息为彩色图像,需对彩色图形进行灰度处理以得到灰度图,灰度处理为本领域的常用技术手段,在此不做赘述。
参照图3,由于本申请采集的应用环境为施工现场,因此图像采集装置采集得到的图像多为墙面,同一墙面的像素灰度值基本相同,不同墙面之间的像素灰度值相差较大。在得到灰度图后,根据灰度图确定每个像素点的灰度值,然后根据灰度值将灰度图划分为多个区域,具体的划分方式可以是根据灰度图确定每个像素点的灰度值,然后根据灰度值将灰度图划分为多个区域,使得同一区域像素灰度值处于同一阈值范围内,并将以恶搞区域作为一个像素群。由于施工现场的墙体材质、环境光线或图像识别误差的影响,可以为区域内的像素灰度值设置一定的置信度,例如,在进行区域划分时,可以是另同一区域内95%以上的像素点的灰度值处于同一阈值范围内即可,执行的的设置也可以是80%、90%或其他数值,在此不作限定。
在一个具体的实例中,若灰度图中金包含两个墙面,则在区域划分时,根据像素点的灰度值将灰度图划分为两个区域。以其中一个区域的像素点的灰度值均在M±x(x为阈值)的范围内为例,则另一个区域的像素点的灰度值均在N±x(x为阈值)的范围内,M和N之间的差值大于x。
步骤S300、在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线。
在本申请实施例中,若处理完成的灰度图仅包括两个像素群,则表明此时采集得到图像为两个墙面的交界处,为了方便后续的数据处理,可以首先将通过调整图像采集装置的拍摄角度,是的两个像素群中像素点的数量相同,即令拍摄区域位于两个墙面的中间区域。然后,以两个像素群各自所在的两个区域之间的分界线为上述直线,这个直线也是两个墙面之间的分界线。
步骤S400、沿所述直线的一端延伸的方向调整所述图像采集装置的拍摄角度,直至所述灰度图包括的像素群为三个,回调所述图像采集装置直至所述像素群为两个。
参照图4和图5,在确定灰度图中的直线后,可以向直线的一端延伸的方向调整图像采集装置的拍摄角度,即令图像采集装置沿着直线转动,装置灰度图中包括的像素群的数量为三个,此时图像采集装置拍摄到了与两个墙面相接的第三个墙面。然后回调图像采集装置,直至图像采集装置再一次仅能够拍摄到两个墙面后停止转动图形采集装置,此时,采集得到的灰度图的一边与第三个墙面是相接的。
步骤S500、以所述灰度图靠近所述直线的所述一端的一边为基准边,缩小所述灰度图至预设尺寸,并获取所述图形采集装置朝向的方位角。
参照图6,以灰度图靠近所述直线的所述一端的一边为基准边,即以灰度图与第三个墙面相接的边为基准,缩小灰度图的尺寸至预设尺寸,在对灰度图的尺寸进行调整时,可以是令与基准边相对的一边向基准边靠拢,令与基准边相接的两边相互靠拢,且两边移动的距离相等。预设尺寸可以是根据需求设定的,在一个较佳的示例中,预设尺寸为4×4个像素点,当然也可以是其他尺寸,如8×8个像素点、4×8个像素点等,在此不做限定。
在将灰度图调整到预设尺寸后,图像采集装置朝向的方向阴阳角角点所在的方向,因此,获取此时图像采集装置朝向的方位角,用于后续确定阴阳角角点。
步骤S600、根据所述方位角和预设的确认规则,确定阴阳角角点。
在本申请实施例中,确认规则包括:根据方位角和方位对照表确定方位角所属的方位范围;根据方位范围和预设的角点对照表,确定方位角对应的阴阳角角点以及阴阳角角点坐标。
其中,方位对照表包括方位角和方位范围的对应关系,在确定方位角后,便可以确定方位角所属的方位范围。
在一个具体的示例中,方位角为15度,则与方位角匹配的方位范围为0-90度,通常一个房间内具有4个阴阳角角点,因此,方位范围的划分方式可以是0-90度、90-180度、180-270度以及270-360度。
角点对照表包括方位范围和阴阳角角点的坐标之间的对照关系,其中,阴阳角角点的坐标可以是用过实际测量获得并记录的,在施工现场,设定一个现场原点坐标(x,y),并测量得到现场阴阳角角点的坐标(x+m,y+n),然后在虚拟模型中确定与现场原点坐标的位置相同的虚拟原点坐标,再依据现场原点坐标和现场阴阳角角点坐标之间的相对关系,确定虚拟模型中的虚拟阴阳角坐标,然后将虚拟阴阳角坐标与方位范围匹配起来,这样,在确定方位范围后,便可以确定方位范围对应的阴阳角角点坐标。
若图像采集装置在同一位置,通过转动拍摄角度,获取得到三个以上的方位角和阴阳角角点坐标,便可以基于预设的空间三维模型,根据至少三个方位角和与方位角对应的阴阳角角点坐标,确定图像采集装置所在的位置。需要说明的是,根据三点坐标和相对于三点坐标的方位角,确定自身的坐标为本领域的常规技术手段,在此不做赘述。
在另一些实施例中,通过一次计算得到的阴阳角角点与实际的阴阳角交点存在一定误差,因此,可以令图像采集族装置在同一位置、相似的朝向、以不同的方式采集多个方位角,然后计算多个方位角的平均值为目标方位点,以与目标方位角匹配阴阳角角点为实际的阴阳角角点。
参照图4-图8,在一个具体的实例中,以竖直设置且相接的两面墙分别为A面墙和B面墙,以分别与A面墙和B面墙的天花板为C面墙。若图像采集装置首先捕捉到A面墙和B面墙的交界处,则图像采集装置沿A面墙和B面墙之间的直线向上转动,直至采集到C面墙的图像后回调,然后经过计算得到第一标志点和第一方位角,第一标志点位于A面墙和B面墙上靠近C面墙的位置。然后调整图像采集装置的角度,直至捕捉到A面墙和C面墙之间的交接处,图像采集装置沿A面墙和C面墙之间的直线向斜下方运动,直至采集到B面墙的图像后回调,然后经过计算得到第二标志点和第二方位角,第二标志点位于A面墙和C面墙上靠近B面墙的位置。以此类推,计算得到第三标志点和第三方位角,第三标志点位于B墙和C面墙上靠近A墙的位置。
对第一方位角、第二方位角和第三方位角做平均值,便可以得到较为精确的目标方位角,利用目标方位角、与目标方位角对应的阴阳角角点以及空间三维模型计算得到的图像采集装置的坐标也会更加精确。
在计算的过程中,首先需判断获取录的方位角是否为多个;若是,则将多个方位角分别作差以确定多个差值,并将差值小于预设差值的多个方位角划分为同一组别;根据同一组别内的多个方位角计算得到多个方位角的平均值,以所述平均值为目标方位角。
需要说明的时,在确定灰度图的直线后,图形采集装置既会像直线的一段延伸的方向转动,采集完成后,也会像直线的另一端延伸的方向转动。
在一些实施例中,存在施工现场多个房间相似的情况,通过目标方位角、阴阳角角点坐标以及空间三维模型的定位方式无法实现相似房间的区分,因此,可以通过slam建图或无线通讯等方式定位图像采集装置所在的房间,然后在通过本申请提供的定位方法进行精确定位。
本申请公开的一种定位方法,通过对施工现场进行图像识别,并精准定位阴阳角角点,使得阴阳角角点能够替代以前施工现场的标志物,减少了在施工现场设置标志为而对建筑造成损伤的情况,为坐标体系标志点的选取提供了较大方便,并且能够实现图像采集装置的精确定位,改善了以往室内定位技术精度低的缺陷。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于可选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
以上是关于方法实施例的介绍,以下通过装置实施例,对本申请所述方案进行进一步说明。
图9示出了根据本申请的实施例的一种定位装置的方框图。装置包括:
获取模块301,用于获取图像信息,所述图像信息通过可调整拍摄角度的图像采集装置采集;
处理模块302,用于将所述图像信息转换为灰度图并根据所述灰度图确定像素群,所述像素群由灰度值在同一阈值范围内波动的多个像素点构成;
确定模块303,用于在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线;
调整模块304,用于沿所述直线的一端延伸的方向调整所述图像采集装置的拍摄角度,直至所述灰度图包括的像素群为三个,再回调所述所述图像采集装置直至所述像素群为两个;
采集模块305,用于以所述灰度图靠近所述直线的所述一端的一边为基准边,缩小所述灰度图至预设尺寸,并获取所述图形采集装置朝向的方位角;
匹配模块306,用于根据所述方位角和预设的确认规则,确定阴阳角角点。
可选的,根据所述灰度图确定像素群,所述像素群由灰度值在同一阈值范围内波动的多个像素点构成包括:
根据所述灰度图确定每个像素点的灰度值;
根据所述灰度值将所述灰度图划分为多个区域,使得同一区域内95%以上的像素点的灰度值均在同一阈值范围内;
确定一个区域为一个像素群。
可选的,所述在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线包括:
在所述灰度图包括的像素群为两个时,调整所述图像采集装置的拍摄角度,使得两个像素群中像素点的数量相同。
可选的,所述在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线包括:
在同一灰度图包括的像素群为两个时,以两个像素群各自所在的两个区域的分界线为所述直线。
可选的,所述确认规则包括:
根据方位角和方位对照表确定方位角所属的方位范围;
根据所述方位范围和预设的角点对照表,确定所述方位角对应的阴阳角角点以及阴阳角角点的坐标。
可选的,所述确认规则包括:
判断所述数据库中记录的方位角是否为多个;
若是,则将多个方位角分别作差以确定多个差值,并将差值小于预设差值的多个方位角划分为同一组别;
根据同一组别内的多个方位角计算得到多个方位角的平均值,以所述平均值为目标方位角;
根据目标方位角和方位对照表确定目标方位角所属的方位范围;
根据所述方位范围和预设的角点对照表,确定所述目标方位角对应的阴阳角角点以及阴阳角角点的坐标。
可选的,在确定目标方位角和阴阳角角点之后,还包括:
判断计算得到的目标方位角的数量是否大于三;
若是,则基于预设的空间三维模型,根据至少三个目标方位角和至少三个阴阳角角点坐标确定所述图像采集装置的坐标。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,所述描述的模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
图10示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的结构示意图。
如图10所示,电子设备包括中央处理单元(CPU)401,其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(RAM)404中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中,还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。CPU401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
以下部件连接至I/O接口405:包括键盘、鼠标等的输入部分406;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分407;包括硬盘等的存储部分408;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器410上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。
特别地,根据本申请的实施例,上文参考流程图图2描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本申请的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在机器可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)401执行时,执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是,本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,前述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括获取模块、处理模块、确定模块、调整模块和记录模块。其中,这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定,例如,调整模块还可以被描述为“用于沿所述直线的一端延伸的方向调整所述图像采集装置的拍摄角度,直至所述灰度图包括的像素群为三个,再回调所述所述图像采集装置直至所述像素群为两个的模块”。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中的。上述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,当上述前述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的一种定位方法。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的申请范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种定位方法,其特征在于,包括:
获取图像信息,所述图像信息通过可调整拍摄角度的图像采集装置采集;
将所述图像信息转换为灰度图并根据所述灰度图确定像素群,所述像素群由灰度值在同一阈值范围内波动的多个像素点构成;
在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线;
沿所述直线的一端延伸的方向调整所述图像采集装置的拍摄角度,直至所述灰度图包括的像素群为三个,回调所述图像采集装置直至所述像素群为两个;
以所述灰度图靠近所述直线的所述一端的一边为基准边,缩小所述灰度图至预设尺寸,并获取所述图形采集装置朝向的方位角;
根据所述方位角和预设的确认规则,确定阴阳角角点。
2.根据权利要求1所述的一种定位方法,其特征在于,根据所述灰度图确定像素群,所述像素群由灰度值在同一阈值范围内波动的多个像素点构成包括:
根据所述灰度图确定每个像素点的灰度值;
根据所述灰度值将所述灰度图划分为多个区域,使得同一区域内95%以上的像素点的灰度值均在同一阈值范围内;
确定一个区域为一个像素群。
3.根据权利要求2所述的一种定位方法,其特征在于,所述在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线包括:
在所述灰度图包括的像素群为两个时,调整所述图像采集装置的拍摄角度,使得两个像素群中像素点的数量相同。
4.根据权利要求3所述的一种定位方法,其特征在于,所述在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线包括:
在同一灰度图包括的像素群为两个时,以两个像素群各自所在的两个区域的分界线为所述直线。
5.根据权利要求1所述的一种定位方法,其特征在于,所述确认规则包括:
根据方位角和方位对照表确定方位角所属的方位范围;
根据所述方位范围和预设的角点对照表,确定所述方位角对应的阴阳角角点以及阴阳角角点的坐标。
6.根据权利要求1所述的一种定位方法,其特征在于,所述确认规则包括:
判断所述数据库中记录的方位角是否为多个;
若是,则将多个方位角分别作差以确定多个差值,并将差值小于预设差值的多个方位角划分为同一组别;
根据同一组别内的多个方位角计算得到多个方位角的平均值,以所述平均值为目标方位角;
根据目标方位角和方位对照表确定目标方位角所属的方位范围;
根据所述方位范围和预设的角点对照表,确定所述目标方位角对应的阴阳角角点以及阴阳角角点的坐标。
7.根据权利要求6所述的一种定位方法,其特征在于,在确定目标方位角和阴阳角角点之后,还包括:
判断计算得到的目标方位角的数量是否大于三;
若是,则基于预设的空间三维模型,根据至少三个目标方位角和至少三个阴阳角角点坐标确定所述图像采集装置的坐标。
8.一种定位装置,其特征在于,包括:
获取模块(301),用于获取图像信息,所述图像信息通过可调整拍摄角度的图像采集装置采集;
处理模块(302),用于将所述图像信息转换为灰度图并根据所述灰度图确定像素群,所述像素群由灰度值在同一阈值范围内波动的多个像素点构成;
确定模块(303),用于在同一灰度图包括的像素群为两个时,确定所述灰度图中包括的直线;
调整模块(304),用于沿所述直线的一端延伸的方向调整所述图像采集装置的拍摄角度,直至所述灰度图包括的像素群为三个,再回调所述所述图像采集装置直至所述像素群为两个;
采集模块(305),用于以所述灰度图靠近所述直线的所述一端的一边为基准边,缩小所述灰度图至预设尺寸,并获取所述图形采集装置朝向的方位角;
匹配模块(306),用于根据所述方位角和预设的确认规则,确定阴阳角角点。
9.一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1~7中任一项所述的方法。
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Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101324433A (zh) * 2007-06-14 2008-12-17 佳能株式会社 信息处理方法和信息处理装置
CN101545775A (zh) * 2009-05-05 2009-09-30 东南大学 利用数字地图计算像片方位元素和建筑物高度的方法
US20130278755A1 (en) * 2012-03-19 2013-10-24 Google, Inc Apparatus and Method for Spatially Referencing Images
CN104197888A (zh) * 2014-09-28 2014-12-10 上海隧道工程有限公司 一种立杆垂直度检测方法
CN105509716A (zh) * 2015-11-26 2016-04-20 武大吉奥信息技术有限公司 一种基于增强现实技术的地理信息采集方法及装置
CN109388131A (zh) * 2017-08-02 2019-02-26 珊口(上海)智能科技有限公司 基于角点特征识别的机器人姿态控制方法、系统及机器人
CN111415300A (zh) * 2020-05-08 2020-07-14 广东申义实业投资有限公司 一种用于全景图像的拼接方法和系统
CN112388626A (zh) * 2019-08-15 2021-02-23 广东博智林机器人有限公司 机器人辅助导航方法
US20210127060A1 (en) * 2019-10-25 2021-04-29 Alibaba Group Holding Limited Method for wall line determination, method, apparatus, and device for spatial modeling
CN112773272A (zh) * 2020-12-29 2021-05-11 深圳市杉川机器人有限公司 移动方向确定方法、装置、扫地机器人和存储介质
CN113375601A (zh) * 2020-02-25 2021-09-10 广东博智林机器人有限公司 墙体阴阳角测量方法、装置、设备及存储介质
CN114372992A (zh) * 2021-12-02 2022-04-19 北京理工大学 一种基于动平台的边缘角点检测四目视觉算法
CN114663618A (zh) * 2022-03-03 2022-06-24 北京城市网邻信息技术有限公司 三维重建及校正方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101324433A (zh) * 2007-06-14 2008-12-17 佳能株式会社 信息处理方法和信息处理装置
CN101545775A (zh) * 2009-05-05 2009-09-30 东南大学 利用数字地图计算像片方位元素和建筑物高度的方法
US20130278755A1 (en) * 2012-03-19 2013-10-24 Google, Inc Apparatus and Method for Spatially Referencing Images
CN104197888A (zh) * 2014-09-28 2014-12-10 上海隧道工程有限公司 一种立杆垂直度检测方法
CN105509716A (zh) * 2015-11-26 2016-04-20 武大吉奥信息技术有限公司 一种基于增强现实技术的地理信息采集方法及装置
CN109388131A (zh) * 2017-08-02 2019-02-26 珊口(上海)智能科技有限公司 基于角点特征识别的机器人姿态控制方法、系统及机器人
CN112388626A (zh) * 2019-08-15 2021-02-23 广东博智林机器人有限公司 机器人辅助导航方法
US20210127060A1 (en) * 2019-10-25 2021-04-29 Alibaba Group Holding Limited Method for wall line determination, method, apparatus, and device for spatial modeling
CN113375601A (zh) * 2020-02-25 2021-09-10 广东博智林机器人有限公司 墙体阴阳角测量方法、装置、设备及存储介质
CN111415300A (zh) * 2020-05-08 2020-07-14 广东申义实业投资有限公司 一种用于全景图像的拼接方法和系统
CN112773272A (zh) * 2020-12-29 2021-05-11 深圳市杉川机器人有限公司 移动方向确定方法、装置、扫地机器人和存储介质
CN114372992A (zh) * 2021-12-02 2022-04-19 北京理工大学 一种基于动平台的边缘角点检测四目视觉算法
CN114663618A (zh) * 2022-03-03 2022-06-24 北京城市网邻信息技术有限公司 三维重建及校正方法、装置、设备及存储介质

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