【摘 要】
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当前对室内定位技术的研究主要是采用三边定位法或位置指纹法来实现.而三边定位法受信号多径效应影响,定位精度及系统稳定性受测距误差影响较大;另外,位置指纹法,其定位精度则取决于指纹数据库的样本质量 ,采样数据随时间和环境变化而动态变化.因此,Xu等人提出了通过计算机视觉技术辅助室内定位,但受限于场景或仪器,在开阔室内场景中摄像机位置及相关参数无法获取时,定位精度无法保证.本文工作重点是解决基于单目相机的行人精确定位问题,首先要完成行人检测与计数,研究中相机的架设采用了向下俯视的方案,这一方案可以最大程度地解决
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当前对室内定位技术的研究主要是采用三边定位法或位置指纹法来实现.而三边定位法受信号多径效应影响,定位精度及系统稳定性受测距误差影响较大;另外,位置指纹法,其定位精度则取决于指纹数据库的样本质量 ,采样数据随时间和环境变化而动态变化.因此,Xu等人提出了通过计算机视觉技术辅助室内定位,但受限于场景或仪器,在开阔室内场景中摄像机位置及相关参数无法获取时,定位精度无法保证.本文工作重点是解决基于单目相机的行人精确定位问题,首先要完成行人检测与计数,研究中相机的架设采用了向下俯视的方案,这一方案可以最大程度地解决人群密集时的行人遮挡问题,在综合了解多种目标检测方式基础之上,最终选择了YOLOv3算法;为了达到实时检测的目的, Kalman滤波器被用来解决下一帧目标位置检测,以便提高计算速度;最后通过摄像头高度以及内、外参数,计算人员脚下位置相对摄像头坐标,再通过几何校正转换为世界坐标,完成人员定位.
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