TWI735876B

TWI735876B - 室內定位方法、室內定位訓練系統與行動裝置

Info

Publication number: TWI735876B
Application number: TW108116279A
Authority: TW
Inventors: 楊惠鈞
Original assignee: 宏碁股份有限公司
Priority date: 2019-05-10
Filing date: 2019-05-10
Publication date: 2021-08-11
Also published as: TW202041875A

Abstract

一種室內定位方法、室內定位訓練系統與行動裝置。室內定位方法用以定位一行動裝置位於數個室內位置之其中之一。室內定位方法包括以下步驟。於各個室內位置，獲得數張訓練照片及對應之數個取像方向。依據此些室內位置、此些訓練照片及此些取像方向，訓練一辨識模型。將辨識模型打包為一應用程式套件。透過應用程式套件，於行動裝置安裝辨識模型。

Description

室內定位方法、室內定位訓練系統與行動裝置

本揭露是有關於一種室內定位方法、室內定位訓練系統與行動裝置，且特別是有關於一種採用影像辨識技術之室內定位方法、室內定位訓練系統與行動裝置。

隨著科技的進步，發展出一種地理位置定位技術。地理位置定位技術例如是利用全球定位系統(GPS)進行定位。然而，全球定位系統無法使用於室內，而無法發展室內定位技術。

目前，室內定位技術嘗試以Wi-Fi訊號來進行，但其具有精準度不佳、需要額外裝置設備成本、施工成本、調校成本、安裝不易、過於耗電等問題，使得室內定位技術一直無法普及。

本揭露係有關於一種室內定位方法、室內定位訓練系統與行動裝置，其利用影像辨識技術來進行室內定位，而無需過高的建置成本，即可普遍應用於各種行動裝置。

根據本揭露之一方面，提出一種室內定位方法。室內定位方法用以定位一行動裝置位於數個室內位置之其中之一。室內定位方法包括以下步驟。於各個室內位置，獲得數張訓練照片及對應之數個取像方向。依據此些室內位置、此些訓練照片及此些取像方向，訓練一辨識模型。將辨識模型打包為一應用程式套件。透過應用程式套件，於行動裝置安裝辨識模型。

根據本揭露之另一方面，提出一種室內定位訓練系統。室內定位訓練系統用以建立一辨識模型，以定位一行動裝置位於數個室內位置之其中之一。室內定位訓練系統包括一取像單元、一方位偵測單元、一訓練單元及一打包單元。取像單元用以於各個室內位置，獲得數張訓練照片。方位偵測單元用以偵測此些訓練照片所對應之數個取像方向。訓練單元用以依據此些室內位置、此些訓練照片及此些取像方向，訓練辨識模型。打包單元用以將辨識模型打包為一應用程式套件。應用程式套件用以安裝辨識模型於行動裝置。

根據本揭露之再一方面，提出一種行動裝置。行動裝置用以定位於數個室內位置之其中之一。行動裝置包括一方位感應單元、一拍攝單元及一處理單元。拍攝單元係以數個拍攝方向，拍攝數張現地照片。方位感應單元用以感應此些拍攝方向。處理單元接收此些拍攝方向及此些現地照片，以透過一辨識模型辨識出行動裝置位於此些室內位置之其中之一。

為了對本揭露之上述及其他方面有更佳的瞭解，下文特舉實施例，並配合所附圖式詳細說明如下：

100:室內定位訓練系統

110:輸入單元

120:取像單元

121、122、123:相機

130:方位偵測單元

140:訓練單元

150:資料庫

160:打包單元

200:行動裝置

210:方位感應單元

220:拍攝單元

230:處理單元

240:顯示單元

900:網路

AP1:應用程式套件

BD1、BD2:建築物

D1:取像方向

D2:拍攝方向

D21:上仰方向

D22:下傾方向

D23:水平轉向

L1:室內位置

MD1:辨識模型

P1:訓練照片

P2:現地照片

R11、R12、R13、R14、R15、R21、R22、R23、R24、R25:分區

S410、S420、S430、S440、S450、S460、S470、S480:步驟

第1圖繪示根據一實施例之一建築物之數個分區。

第2圖繪示根據另一實施例之一建築物之數個分區。

第3圖繪示根據一實施例之室內定位訓練系統與一行動裝置之示意圖。

第4圖繪示根據一實施例之室內定位方法的流程圖。

第5圖繪示根據一實施例之取像單元之示意圖。

第6圖繪示根據一實施例之行動裝置進行拍攝之示意圖。

請參照第1圖，其繪示根據一實施例之一建築物BD1之數個分區R11、R12、R13、R14、R15。建築物BD1之內部無法透過全球定系統進行定位。本實施例提出一種室內定位方法，讓使用者能夠得知其所在之室內位置屬於哪一分區R11、R12、R13、R14、R15。由於本實施利採用影像辨識之方式進行室內定位，故分區R11、R12、R13、R14、R15之切割主要根據相機所能拍攝的最大範圍而定。舉例來說，牆壁可以作為分區的R11、R12、R13、R14、R15的分割。

第1圖係以建築物BD1之一樓層為例作說明。在另一實施例中，請參照第2圖，其繪示根據另一實施例之一建築物BD2之數個分區R21、R22、R23、R24、R25。分區R21、R22、R23位於同一樓層，分區R24、R25位於另一樓層。建築物BD2之不同樓層亦可切割出不同的分區R21、R22、R23、R24、R25。

請參照第3圖，其繪示根據一實施例之一室內定位訓練系統100與一行動裝置200之示意圖。室內定位訓練系統100包括一輸入單元110、一取像單元120、一方位偵測單元130、一訓練單元140、一資料庫150及一打包單元160。各項元件簡述如下：輸入單元110用以輸入各種資訊，例如是一鍵盤、一滑鼠、一觸控面板、一傳輸線、或一無線傳輸模組。取像單元120用以擷取影像，例如是一照相機、或一攝影機。方位偵測單元130用以偵測一方位，例如是一重力加速度計、一陀螺儀、或其組合。訓練單元140用以執行一機器學習程序(machine learning,ML)，以獲得一辨識模型MD1。訓練單元140例如是一晶片、一電路、一電路板、或儲存數組程式碼之儲存裝置。資料庫150用以儲存資料，例如是一記憶體、一硬碟或一雲端儲存中心。打包單元160用以將辨識模型MD1打包成一應用程式套件AP1(如Android^®應用程式套件(Android^® application package,Android^® APK)。

行動裝置200包括一方位感應單元210、一拍攝單元220、一處理單元230及一顯示單元240。各項元件簡述如下：方位感應單元210用以感應一方位，例如是一重力加速度計、一陀螺儀、或其組合。拍攝單元220用以擷取影像，例如是一照相機、或一攝影機。處理單元230用以執行人工智慧(Artificial Intelligence,AI)之一辨識程序。顯示單元240用以顯示各種資訊，例如是一液晶顯示器、一OLED顯示器、或一電子紙顯示器。

本實施例利用影像辨識技術來進行室內定位，無需過高的建置成本，即可普遍應用於各種行動裝置。以下更透過流程圖詳細說明上述各項元件之運作。

請參照第3圖及第4圖，第4圖繪示根據一實施例之室內定位方法的流程圖。在步驟S410中，室內定位訓練系統100之取像單元120於各個室內位置L1(例如是上述之分區R11、R12、R13、R14、R15、R21、R22、R23、R24、R25)，獲得數張訓練照片P1及對應之數個取像方向D1。在取像時，室內位置L1係為已知。在一實施例中，室內位置L1可以透過輸入單元110輸入。

請參照第5圖，其繪示根據一實施例之取像單元120之示意圖。取像單元120例如由相機121、相機122、相機123所組成。相機121、相機122、相機123對應於不同的取像方向D1。隨著取像單元120的移動，能夠將某一室內位置之空間完整拍攝完畢，而取得包含俯視、仰視、正視等各種取像方向D1的訓練照片P1。

在一實施例中，此些訓練照片P1對應於同一解析度，以使所取得之訓練照片P1具有相同的畫素量。此外，此些訓練照片P1對應於同一廣角倍數，以使所取得之訓練照片P1具有相同的取像角度範圍。如此一來，可以避免辨識模型MD1錯誤收斂於某一區域極值。

此外，在一實施例中，取像單元120可直接以攝影之方式取得連續之影片，再透過訂時間間隔之方式取樣得到數張訓練照片P1。

接著，在步驟S420中，室內定位訓練系統100之訓練單元140依據此些室內位置L1、此些訓練照片P1及此些取像方向D1，訓練辨識模型MD1。在此步驟中，訓練單元140例如是透過卷積神經網路(Convolutional neural network,CNN)演算法進行訓練。

然後，在步驟S430中，室內定位訓練系統100之打包單元160將辨識模型MD1打包為應用程式套件AP1。

接著，在步驟S440中，行動裝置200之處理單元230於網路900下載應用程式套件AP1。

然後，在步驟S450中，行動裝置200之處理單元230透過應用程式套件AP1，安裝辨識模型MD1。

接著，在步驟S460中，行動裝置200之拍攝單元220以數個拍攝方向D2，拍攝複數張現地照片P2。請參照第6圖，其繪示根據一實施例之行動裝置200進行拍攝之示意圖。此些拍攝方向D2包含一上仰方向D21、一下傾方向D22及一水平轉向D23。舉例來說，行動裝置200係於一預定時間內(例如是 10秒鐘)沿水平轉向D23水平轉動120度，以拍攝出數張現地照片P2。行動裝置200亦可於一預定時間內(例如是10秒鐘)沿上仰方向D21及下傾方向D22垂直轉動120度，以拍攝出數張現地照片P2。

此外，在一實施例中，拍攝單元220可直接以攝影之方式取得連續之影片，再透過定時間間隔之方式取樣獲得數張現地照片P2。

然後，在步驟S470中，處理單元230輸入拍攝方向D2及現地照片P2至辨識模型MD1，以透過辨識模型MD1辨識出行動裝置200位於數個室內位置L1之其中之一。

接著，在步驟S480中，顯示單元240顯示出行動裝置200辨識出之室內位置L1。後續可利用室內位置L1進行導航等應用。

根據上述實施例，室內定位方法利用影像辨識技術來進行室內定位，而無需過高的建置成本，即可普遍應用於各種行動裝置200。

綜上所述，雖然本揭露已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本揭露。本揭露所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本揭露之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾。因此，本揭露之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

100:室內定位訓練系統

200:行動裝置

S410、S420、S430、S440、S450、S460、S470、S480:步驟

Claims

一種室內定位方法，用以定位一行動裝置位於複數個室內位置之其中之一，該室內定位方法包括：於各該室內位置，獲得複數張訓練照片及對應之複數個取像方向；依據該些室內位置、該些訓練照片及該些取像方向，訓練一辨識模型；將該辨識模型打包為一應用程式套件；以及透過該應用程式套件，於該行動裝置安裝該辨識模型；其中該些訓練照片對應於同一廣角倍數，該些訓練照片具有相同的取像角度範圍。
如申請專利範圍第1項所述之室內定位方法，更包括：該行動裝置以複數個拍攝方向，拍攝複數張現地照片；以及輸入該些拍攝方向及該些現地照片至該辨識模型，以透過該辨識模型辨識出該行動裝置位於該些室內位置之其中之一。
如申請專利範圍第2項所述之室內定位方法，其中該些拍攝方向包含一上仰方向、一下傾方向及一水平轉向。
如申請專利範圍第1項所述之室內定位方法，其中該些訓練照片對應於同一解析度。
如申請專利範圍第1項所述之室內定位方法，其中各該室內位置係為一建築物之一分區。
如申請專利範圍第2項所述之室內定位方法，其中該行動裝置係於一預定時間內水平轉動120度，以拍攝出該些現地照片。
如申請專利範圍第2項所述之室內定位方法，其中該行動裝置係於一預定時間內垂直轉動120度，以拍攝出該些現地照片。
一種室內定位訓練系統，用以建立一辨識模型，以定位一行動裝置位於複數個室內位置之其中之一，該室內定位訓練系統包括：一取像單元，用以於各該室內位置，獲得複數張訓練照片；一方位偵測單元，用以偵測該些訓練照片所對應之複數個取像方向；一訓練單元，用以依據該些室內位置、該些訓練照片及該些取像方向，訓練該辨識模型；一打包單元，用以將該辨識模型打包為一應用程式套件，該應用程式套件用以安裝該辨識模型於該行動裝置；其中該些訓練照片對應於同一廣角倍數，該些訓練照片具有相同的取像角度範圍。
如申請專利範圍第8項所述之室內定位訓練系統，該些取像方向包含一上仰方向、一下傾方向及一水平轉向。
如申請專利範圍第8項所述之室內定位訓練系統，其中該些訓練照片對應於同一解析度。
如申請專利範圍第8項所述之室內定位訓練系統，其中各該室內位置係為一建築物之一分區。
一種行動裝置，用以定位於複數個室內位置之其中之一，該行動裝置包括：一方位感應單元；一拍攝單元，係以複數個拍攝方向，拍攝複數張現地照片，該方位感應單元用以感應該些拍攝方向；以及一處理單元，接收該些拍攝方向及該些現地照片，以透過一辨識模型辨識出該行動裝置位於該些室內位置之其中之一；其中該辨識模型透過一室內定位訓練系統來建立；其中該室內定位訓練系統包括：一取像單元，用以於各該室內位置，獲得複數張訓練照片；一方位偵測單元，用以偵測該些訓練照片所對應之複數個取像方向；一訓練單元，用以依據該些室內位置、該些訓練照片及該些取像方向，訓練該辨識模型；一打包單元，用以將該辨識模型打包為一應用程式套件，該應用程式套件用以安裝該辨識模型於該行動裝置；以及其中該些訓練照片對應於同一廣角倍數，該些訓練照片具有相同的取像角度範圍。
如申請專利範圍第12項所述之行動裝置，其中該些拍攝方向包含一上仰方向、一下傾方向及一水平轉向。
如申請專利範圍第12項所述之行動裝置，其中該些訓練照片對應於同一解析度。
如申請專利範圍第12項所述之行動裝置，其中各該室內位置係為一建築物之一分區。
如申請專利範圍第12項所述之行動裝置，其中該行動裝置係於一預定時間內水平轉動120度，以拍攝出該些現地照片。
如申請專利範圍第12項所述之行動裝置，其中該行動裝置係於一預定時間內垂直轉動120度，以拍攝出該些現地照片。