视觉信息特征指纹库构建方法、定位方法及装置与流程

技术特征：
1.一种视觉信息特征指纹库构建方法，其特征在于，包括：根据设定视觉特征提取与描述算法所使用的尺度金字塔层数和尺度因子，计算用于保证相应视觉特征描述子尺度不变性的有效范围；根据设定室内环境中不同两个视觉障碍物之间的距离和所述有效范围，计算相应两个视觉障碍物之间范围内不同两个相邻指纹点之间的有效间隔，根据有效间隔确定相应两个相邻指纹点之间的相对位置；根据设定室内环境中各两个相邻指纹点之间的相对位置布设所述设定室内环境中的指纹点；采集所述设定室内环境中的各指纹点处的视觉信息，并利用所述设定视觉特征提取与描述算法对指纹点处的视觉信息进行处理，得到相应指纹点处的视觉特征描述子，形成相应指纹点的位置与包括视觉特征描述子的视觉特征信息的映射关系，从而得到所述设定室内环境对应的初始视觉信息特征指纹库；对初始视觉信息特征指纹库中位于同一直线位置的指纹点在相同方向上采集的视觉信息对应的视觉特征信息进行聚类分析，以得到去冗余后的视觉信息特征指纹库。2.如权利要求1所述的视觉信息特征指纹库构建方法，其特征在于，对初始视觉信息特征指纹库中位于同一直线位置的指纹点在相同方向上采集的视觉信息对应的视觉特征信息进行聚类分析，以得到去冗余后的视觉信息特征指纹库，包括：根据初始视觉信息特征指纹库中位于同一行位置或同一列位置的指纹点的数量和相应指纹点在相同方向上采集的视觉信息对应的视觉特征信息中的特征点的数量确定聚类质心数量；根据初始视觉信息特征指纹库中位于同一行位置或同一列位置的指纹点在相同方向上采集的视觉信息对应的视觉特征信息中的视觉特征描述子，得到参与聚类计算的视觉特征描述子集合；从参与聚类计算的视觉特征描述子集合中随机选择一个视觉特征描述子，作为收集的聚类质心，并计算选择的视觉特征描述子与参与聚类计算的视觉特征描述子集合中其余视觉特征描述子的距离，得到参与聚类计算的视觉特征描述子集合中与选择的视觉特征描述子的距离最远的视觉特征描述子，作为收集的聚类质心；根据选择的视觉特征描述子和与其距离最远的视觉特征描述子之间的距离的一半，将参与聚类计算的视觉特征描述子集合中的视觉特征描述子分为两部分视觉特征描述子集合，利用每部分视觉特征描述子集合更新参与聚类计算的视觉特征描述子集合，迭代执行从参与聚类计算的视觉特征描述子集合中随机选择一个视觉特征描述子，作为收集的聚类质心，并计算选择的视觉特征描述子与参与聚类计算的视觉特征描述子集合中其余视觉特征描述子的距离，得到参与聚类计算的视觉特征描述子集合中与选择的视觉特征描述子的距离最远的视觉特征描述子，作为收集的聚类质心，直到所有收集的聚类质心的数量为确定的聚类质心数量；根据所有收集的聚类质心得到去冗余后的视觉信息特征指纹库。3.如权利要求2所述的视觉信息特征指纹库构建方法，其特征在于，计算选择的视觉特征描述子与参与聚类计算的视觉特征描述子集合中其余视觉特征描述子的距离，得到参与聚类计算的视觉特征描述子集合中与选择的视觉特征描述子的距
离最远的视觉特征描述子，包括：从参与聚类计算的视觉特征描述子集合中其余视觉特征描述子中遍历视觉特征描述子，计算选择的视觉特征描述子与当前遍历的视觉特征描述子的距离，若选择的视觉特征描述子与当前遍历的视觉特征描述子的距离大于选择的视觉特征描述子与之前遍历的所有视觉特征描述子的距离，则将选择的视觉特征描述子与当前遍历的视觉特征描述子的距离更新为当前与选择的视觉特征描述子的距离最远的视觉特征描述子，直到参与聚类计算的视觉特征描述子集合中其余视觉特征描述子中的每个视觉特征描述子被遍历完，得到参与聚类计算的视觉特征描述子集合中与选择的视觉特征描述子的距离最远的视觉特征描述子，以及参与聚类计算的视觉特征描述子集合中各视觉特征描述子与选择的视觉特征描述子的距离的排序；根据选择的视觉特征描述子和与其距离最远的视觉特征描述子之间的距离的一半，将参与聚类计算的视觉特征描述子集合中的视觉特征描述子分为两部分视觉特征描述子集合，包括：根据选择的视觉特征描述子和与其距离最远的视觉特征描述子之间的距离的一半，依据参与聚类计算的视觉特征描述子集合中各视觉特征描述子与选择的视觉特征描述子的距离的排序，将参与聚类计算的视觉特征描述子集合中的视觉特征描述子分为两部分视觉特征描述子集合；根据所有收集的聚类质心得到去冗余后的视觉信息特征指纹库，包括：重新计算每个收集的聚类质心对应的视觉特征描述子集合的聚类质心向量，得到相应的修正后的聚类质心；根据修正后的聚类质心得到相应的指纹点和包含相应的视觉特征描述子的视觉特征信息的映射关系，从而得到去冗余后的视觉信息特征指纹库。4.如权利要求3所述的视觉信息特征指纹库构建方法，其特征在于，聚类质心数量表示为：其中，k表示聚类质心数量，m表示初始视觉信息特征指纹库中位于同一行位置或同一列位置的指纹点的数量，n表示指纹点在相同方向上采集的视觉信息对应的视觉特征信息中的特征点数量的平均值，r表示用于保证相应视觉特征描述子尺度不变性的有效范围；在视觉特征描述子为非二进制描述子的情况下，修正后的聚类质心表示为：在视觉特征描述子为二进制描述子的情况下，修正后的聚类质心表示为：
其中，表示修正后的聚类质心的向量中的第j位，j的取值范围为1到q的整数，q表示视觉特征描述子的维数，i表示参与聚类计算的视觉特征描述子集合中的每个视觉特征描述子，u表示参与聚类计算的视觉特征描述子集合中视觉特征描述子的数量，d
max
表示选择的视觉特征描述子和与其距离最远的视觉特征描述子之间的距离；用于保证相应视觉特征描述子尺度不变性的有效范围表示为：r＝(σ)
(q
‑
1)
，其中，r表示有效范围，σ表示尺度因子，q表示尺度金字塔层数；两个相邻指纹点之间的有效间隔表示为：其中，d表示有效间隔，w表示两个视觉障碍物之间的距离，r表示有效范围。5.一种基于视觉信息特征指纹的定位方法，其特征在于，包括：利用采集设备实时采集设定室内环境中的视觉信息；利用设定视觉特征提取与描述算法对实时采集的视觉信息进行处理，得到实时视觉特征描述子；获取利用如权利要求1至4任一项所述的视觉信息特征指纹库构建方法得到的去冗余后的视觉信息特征指纹库，并从去冗余后的视觉信息特征指纹库中按直线位置检索实时视觉特征描述子，得到与实时视觉特征描述子匹配的视觉特征描述子对应的指纹点的位置，用于得到采集设备的实时位置，其中，所述直线位置为行位置或列位置。6.如权利要求5所述的基于视觉信息特征指纹的定位方法，其特征在于，利用采集设备实时采集设定室内环境中的视觉信息，包括：利用采集设备上方向相反的两个摄像头分别采集设定室内环境中的视觉信息；利用设定视觉特征提取与描述算法对实时采集的视觉信息进行处理，得到实时视觉特征描述子，包括：利用设定视觉特征提取与描述算法分别对实时采集的每个视觉信息进行处理，得到相应两个方向上的实时视觉特征描述子；从去冗余后的视觉信息特征指纹库中按直线位置检索实时视觉特征描述子，得到与实时视觉特征描述子匹配的视觉特征描述子对应的指纹点的位置，用于得到采集设备的实时位置，包括：从去冗余后的视觉信息特征指纹库中按直线位置分别检索两个方向上的实时视觉特征描述子，得到与每个实时视觉特征描述子匹配的视觉特征描述子对应的指纹点的位置，结合两个方向上的实时视觉特征描述子对应的指纹点的位置得到采集设备的实时位置。7.如权利要求5所述的基于视觉信息特征指纹的定位方法，其特征在于，从去冗余后的视觉信息特征指纹库中按直线位置检索实时视觉特征描述子，得到与实时视觉特征描述子匹配的视觉特征描述子对应的指纹点的位置，用于得到采集设备的实时位置，包括：根据去冗余后的视觉信息特征指纹库中同一直线位置的与实时视觉特征描述子匹配的视觉特征描述子的数量与所有直线位置的与实时视觉特征描述子匹配的视觉特征描述子的数量的比值计算直线位置的位置置信度；根据位置置信度最高的前设定数量的直线位置的匹配出的视觉特征描述子对应的指
纹点的位置确定采集设备的实时位置。8.如权利要求7所述的基于视觉信息特征指纹的定位方法，其特征在于，根据位置置信度最高的前设定数量的直线位置的匹配出的视觉特征描述子对应的指纹点的位置确定采集设备的实时位置，包括：利用位置置信度对位置置信度最高的前设定数量的直线位置的匹配出的视觉特征描述子对应的指纹点的位置进行加权计算，得到加权后的指纹点的位置，作为采集设备的实时位置。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，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至8任一项所述方法的步骤。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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明提供了一种视觉信息特征指纹库构建方法、定位方法及装置，包括：根据算法所使用的尺度金字塔层数和尺度因子计算保证视觉特征描述子尺度不变性的有效范围；根据室内环境中不同两个视觉障碍物之间的距离和所述有效范围计算有效间隔，根据有效间隔确定两个相邻指纹点之间的相对位置；根据相邻指纹点之间的相对位置布设室内环境中的指纹点；采集室内环境中的各指纹点处的视觉信息，并利用算法对指纹点处的视觉信息处理，得到视觉特征描述子，得到室内环境的初始视觉信息特征指纹库；对位于同一直线位置的指纹点在相同方向上采集的视觉信息对应的视觉特征信息进行聚类分析以去冗余。通过上述方案能够在保证定位精度与稳定性的同时提高定位速度。定性的同时提高定位速度。定性的同时提高定位速度。


技术研发人员：刘雯 邓中亮 王硕
受保护的技术使用者：北京邮电大学
技术研发日：2021.06.01
技术公布日：2021/10/23