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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明公开了基于SiameseNetwork的相似性度量和改进的EightPoint‑RANSAC算法的室内图像定位方法。首先，在目标区域内部署多个参考点并取90％和10％划分训练集和测试集；然后，构建基于卷积神经网络的SiameseNetwork框架提取图像的深层特征并训练其相似性度量；最后，根据已匹配的图像利用改进的EightPoint‑RANSAC算法计算和优化基础矩阵，解算相机位姿，估计用户位置。本发明专利利用在参考点拍摄的图像与离线数据库中图像的相似性，提出了一种基于SiameseNetwork的相似性度量和改进EightPoint‑RANSAC算法的室内图像定位方法，在减少系统开销的同时保证了定位精度。
主权项：1.一种基于SiameseNetwork的相似性度量和改进EightPoint-RANSAC算法的视觉图像定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、在走廊和房间两个区域内共部署31个位置已知的参考点AccessPoint,AP，记为AP1,,…，APm，第j个AP记为APjj≤m,j为整数。以走廊的右下角为世界坐标系的坐标原点，以走廊的方向为世界坐标系的x轴和y轴，记录下每个参考点的真实二维坐标位置。步骤二、使用手持相机在每个参考点处分别拍摄了一定数量的图像，包括45°、90°和135°三个方向。这些图像用于构建一个图像数据库，其中90％的图像被用作训练集，10％的图像被用作测试集。所有的训练图像和测试图像都具有3024*4032像素的分辨率。步骤三、构建一个基于卷积神经网络的SiameseNetwork对比学习框架，学习有效的图像特征表示和相似度度量方式。步骤四、利用改进的EightPoint-RANSAC算法进行基础矩阵的计算与优化，以进一步解算相机的姿态变化，估计用户的位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于Siamese Network的相似性度量和改进EightPoint-RANSAC算法的室内图像定位方法
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