基于圖像識別的室內(nèi)定位系統(tǒng)研究.pdf

1、最近幾年來圖像信息識別和處理的技術(shù)越來越受到關(guān)注，在學(xué)術(shù)方面有研究越來越多的成果，在日常生活場景、工業(yè)、醫(yī)學(xué)、航空航天等方面都得到廣泛的應(yīng)用，圖像信息識別技術(shù)尚且還有很多的潛在應(yīng)用場景和研究意義。于此同時，21世紀(jì)以來，包括Apple、Samsung和各大國產(chǎn)手機廠商的智能手機產(chǎn)品的圖像采集性能和計算能力飛速增長和移動智能手機設(shè)備的普及，人們越來越依賴手機這樣的設(shè)備來提供各種服務(wù)。本文分析了在公共建筑，例如商場環(huán)境下，位置表示非常有局限

2、性的情況，并且室內(nèi)收不到GPS信號的情況下，通過使用智能手機實現(xiàn)室內(nèi)定位功能成為一個熱門應(yīng)用場景。
　　在基于圖像信息識別的室內(nèi)定位方法中，圖像信息識別算法中，圖像的匹配技術(shù)是最關(guān)鍵的一步，圖像匹配技術(shù)的速率和匹配成功率是影響圖像信別效果的重要因素。本文借鑒了伯克利大學(xué)的“基于圖像處理的城市環(huán)境定位研究”中使用的定位系統(tǒng)模型，提出了更適合室內(nèi)環(huán)境的定位系統(tǒng)模型和相對高效的解決辦法。本文根據(jù)此場景，提出了一系列解決方案，主要的研究方

3、向有以下幾個方面：
　　本文詳細(xì)分析 SIFT和 SURF算法的理論方法和實現(xiàn)方式，針對室內(nèi)環(huán)境的場景特點，對比和分析了直接使用SIFT和SURF匹配的優(yōu)點和缺點。
　　基于SURF特征匹配提出了向量空間模型，并且引入了支持向量機算法，實現(xiàn)了圖像的分類，通過在地圖上標(biāo)注出匹配圖像的位置，實現(xiàn)了室內(nèi)定位系統(tǒng)。
　　詳細(xì)對比和分析了基于SURF特征值匹配的系統(tǒng)和基于向量空間模型分類器系統(tǒng)的優(yōu)缺點。通過實驗證明了采用SURF