多特征视觉定位方法.pdf
静芙****可爱
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多特征视觉定位方法.pdf
提供了一种多特征视觉定位方法,包括:接收用户拍摄的原始照片和与之相关联的拍照参数以及定位请求,其中所述拍照参数包括用户拍摄装置的初步位置以及姿态数据;以所述初步位置为中心确定一定范围内的若干候选位姿;利用BIM模型根据所述姿态数据为每个候选位姿生成一幅图像;计算每个候选位姿的生成图像与原始照片的相似度;将具有最大相似度的图像所在的候选位姿中的位置确定为用户位置。本方法在不增加硬件设备的情况下,提高在城市区域,包括在室外和室内,的视觉定位精度。
基于逆投影的多特征融合视觉定位方法.pdf
基于逆投影的多特征融合视觉定位方法,该方法包括:1)在相机图像中提取空间目标正向投影形成的特征像素坐标;2)确定空间中有N个相机,其中N1个为静态相机;N2个为动态相机;根据相机位姿是否为固定参数设置合适的相机位姿或空间目标位姿作为算法初始迭代值;3)根据已知的相机位姿信息或目标位姿信息和目标特征的像素坐标在空间中重建特征的三维坐标;4)根据重建出的空间坐标利用已知的特征之间的固定约束建立相机对多类特征的相对测量的统一的位姿优化模型;5)利用非线性优化方法迭代求解位姿测量优化模型,获取空间目标或机械臂臂载
一种基于鲁棒特征跟踪的视觉定位方法.pdf
本发明公开了一种基于图像处理及机器视觉的鲁棒特征跟踪与立体视觉定位技术。该技术可以在相机晃动以及室外光照条件下,融合惯性信息和视觉信息,实现可靠的立体视觉定位。通过双目摄像机实时采集图像,同时利用惯性测量单元采集相机旋转信息。利用特征提取算法提取图像中的特征点,并对左右图像中的特征点进行立体匹配。结合惯性信息,通过惯性融合KLT算法跟踪特征点,提高特征跟踪可靠性。利用双视几何原理恢复特征点的三维信息。使用高斯牛顿迭代的方法由特征点位置信息求得相机运动参数。使用RANSIC算法进一步提高视觉定位准确度。整个
一种基于点线特征融合的视觉惯性定位方法.pdf
本发明公开了一种基于点线特征融合的视觉惯性定位方法,具体包括如下步骤:步骤1,进行系统初始化,获得初始状态;步骤2,采用滑窗估计的方法对步骤1获得的初始状态进行优化估计;步骤3,对步骤2优化估计的结果进行闭环检测。本发明通过线特征对弱纹理场景进行约束,提高对场景特征的识别度,结合IMU的紧耦合方案使得车辆对自身的定位更加精确,从而为后续轨迹预测等任务提供更有效的保障。
一种基于视觉特征的室内空间辅助定位方法.pdf
本发明公开了一种基于视觉特征的室内空间辅助定位方法。使用手机的单个相机实时采集室内空间的视频流,每帧图像实时传输到服务器;提取图像的特征点;根据特征点筛选出关键帧;对筛选的关键帧及其特征点进行位置跟踪;构建稀疏点云位置信息和里程计信息,进而组建字典数据库;实时拍摄采集当前待测图像和字典数据库中的关键帧进行匹配,获得当前待测图像时手机的位置,进而获得手机在室内空间中的路线轨迹。本发明方法能够在仅内置单目相机的手机条件下,有效利用视觉特征,实时计算出手机的运行轨迹,并生成场景的稀疏点云地图进行辅助定位,具有良