CN103874193A - 一种移动终端定位的方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种移动终端定位的方法及***，移动终端对地面标志物进行多角度的图像采集；移动终端将图像和拍摄信息发送到云计算平台；移动终端接收并显示云计算平台返回的有关移动终端的定位信息；云计算平台通过图像和拍摄信息、并结合地面标志物的实际参数，采用双目立体视觉定位原理计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置。本发明的方法和***，通过移动终端采集图像数据信息，利用云计算技术提供的存储能力和计算能力进行海量的图像数据保存管理和计算密集的图像处理，最终确定移动终端的位置，实现了基于云计算技术的定位，能够广泛适用于室内室外的定位，并利用云端提供的强大的计算和存储能力计算移动终端的精确定位信息。

Description

一种移动终端定位的方法及***

技术领域

本发明涉及终端定位技术领域，尤其涉及一种移动终端定位的方法及***。

背景技术

当前，实现移动终端的定位主要有四种方法，相关的介绍如下：

1）基于移动基站，根据不同移动基站发送到移动终端的信号的特征（例如传递时延）以及对应移动基站的地理位置计算移动终端的位置；

2）基于卫星定位***，根据移动终端上的接收设备接收发自定位卫星的位置信号，结合相应区域的地图数据，获得移动终端所在的位置；

3）基于RFID读写器，根据安装移动终端上的RFID读写器读取周围环境中散布的RFID标签信息并从中获得相关的位置数据；

4）基于WIFI网络，根据安装在移动终端上的WIFI接收装置接收到的WIFI信号强弱及相应WIFI热点的位置布局信息判定移动终端的位置。

在上述四种方法中，基于移动基站和基于卫星定位***的方法存在定位精度不高的问题，而且不能够用于移动终端在室内的定位；基于RFID读写器的方法适合于室内的定位，但是它需要对相关支持环境进行较大规模的改造，例如广泛部署记录有位置信息的RFID标签；基于WIFI网络的方法在理论上能够进行室内室外的定位，但它也存在着需要广泛部署WIFI热点，同时其使用效果会受到WIFI信号的可达范围等因素（例如室内墙壁对信号的屏蔽）的影响。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的一个技术问题是提供一种移动终端定位的方法，通过图像并结合标志物的实测参数计算移动终端的定位信息。

一种移动终端定位的方法，包括：移动终端对地面标志物进行多角度的图像采集；所述移动终端将图像和拍摄信息发送到云计算平台；所述移动终端接收并显示所述云计算平台返回的有关所述移动终端的定位信息；其中，所述云计算平台通过所述图像和拍摄信息、并结合所述地面标志物的实际参数，采用双目立体视觉定位原理计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置。

根据本发明的方法的一个实施例，进一步的，使用所述移动终端自带的摄像头拍摄所述地面标志物的相片并记录相关的拍摄信息；所述拍摄信息包括：焦距、移动终端的位置变化和摄像头的仰角变化；使用所述移动终端内置的惯性传感器装置获得每次拍照时移动终端的位置变化；所述惯性传感器装置包括：加速度计和陀螺仪。

根据本发明的方法的一个实施例，进一步的，所述移动终端根据从所述云计算平台接收到的所述定位信息，在所述移动终端的显示屏幕上显示的地图中，标定所述移动终端的位置；将所述定位信息通过所述移动终端自带的扬声器播出。

根据本发明的方法的一个实施例，进一步的，所述移动终端和所述云计算平台之间通过3G通信网络或WIFI无线网进行数据交互。

根据本发明的方法的一个实施例，进一步的，所述云计算平台对所述移动终端上传的图像进行计算和处理，识别出所述地面标志物的身份；所述云计算平台从地图信息库中获得所述地面标志物的地址和实际的物理信息，结合所述地面标志物的图像数据及其拍摄信息进行对比，计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置，并结合地图信息获所述移动终端的位置信息，将所述位置信息发送到所述移动终端；所述云计算平台基于分布式保存和管理海量标志物图像和地图数据，利用分布式并行算法进行图像处理计算。

根据本发明的方法的一个实施例，进一步的，所述云计算平台采用双目立体视觉定位原理计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置，其中：L为所述移动终端第一次拍摄照片的地点，R为所述移动终端第二次拍摄照片的地点，O点表示标志物上的特征点；所述移动终端的镜头焦距为f，L和R之间的距离为d，Lo为所述移动终端第一次拍摄到的第一相片的中心，Lx为O点在第一相片上的成像，Ro为所述移动终端第二次拍摄到的第二相片的中心，Rx为O点在第二相片的相片上的成像；O点到LR连线的垂直距离d=b*f/|x_L-x_R|；其中，x_L为点Lx在第一相片中的横坐标，x_R为点Rx在第二相片中的横坐标。

本发明要解决的一个技术问题是提供一种移动终端定位的***，通过图像并结合标志物的实测参数计算移动终端的定位信息。

一种移动终端定位的***，包括：移动终端和云计算平台；所述移动终端用于对地面标志物进行多角度的图像采集，并将图像和拍摄信息发送到云计算平台；所述移动终端接收并显示所述云计算平台返回的有关所述移动终端位置的定位信息；所述云计算平台通过所述图像和拍摄信息并结合所述地面标志物的实际参数，采用双目立体视觉定位原理计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置。

根据本发明的***的一个实施例，进一步的，移动终端包括：图像采集装置和位置检测装置；所述图像采集装置拍摄所述地面标志物的相片；所述位置检测装置记录相关的拍摄信息；所述拍摄信息包括：焦距、移动终端的位置变化和摄像头的仰角变化；所述位置检测装置包括：加速度计和陀螺仪；其中所述加速度计和陀螺仪获得每次拍照时移动终端的移动终端的位置变化和摄像头的仰角变化。

根据本发明的***的一个实施例，进一步的，所述移动终端包括定位信息接收单元；所述定位信息接收单元根据从所述云计算平台接收到的所述定位信息，在所述移动终端的显示屏幕上显示的地图中，标定所述移动终端的位置。

根据本发明的***的一个实施例，进一步的，所述移动终端包括网络通信装置；所述网络通信装置和所述云计算平台之间通过3G通信网络或WIFI无线网进行数据交互。

根据本发明的***的一个实施例，进一步的，所述云计算平台包括：图像处理单元和地理信息处理单元；所述地理信息处理单元对所述移动终端上传的图像进行计算和处理，识别出地面标志物的身份；所述图像处理单元从地图信息库中获得所述地面标志物的地址和实际的物理信息，结合所述地面标志物的图像数据及其拍摄信息进行对比分析，计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置，并结合地图信息获所述移动终端的位置信息，将所述位置信息发送到所述移动终端；其中，所述云计算平台基于分布式保存和管理海量标志物图像和地图数据，利用分布式并行算法进行图像处理计算。

根据本发明的***的一个实施例，进一步的，所述图像处理单元采用双目立体视觉定位原理计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置，其中：L为所述移动终端第一次拍摄照片的地点，R为所述移动终端第二次拍摄照片的地点，O点表示标志物上的特征点；所述移动终端的镜头焦距为f，L和R之间的距离为d，Lo为所述移动终端第一次拍摄到的第一相片的中心，Lx为O点在第一相片上的成像，Ro为所述移动终端第二次拍摄到的第二相片的中心，Rx为O点在第二相片的相片上的成像；O点到LR连线的垂直距离d=b*f/|x_L-x_R|；其中，x_L为点Lx在第一相片中的横坐标，x_R为点Rx在第二相片中的横坐标。

本发明的移动终端定位的方法和***，通过移动终端采集图像数据信息，利用云计算技术提供的存储能力和计算能力进行海量的图像数据保存管理和计算密集的图像处理，最终确定移动终端的位置，实现了基于云计算技术的定位，不需要对现有环境进行改造，能够广泛适用于室内室外的定位，并利用云端提供的强大的计算和存储能力计算移动终端的精确定位信息。与现有方法比较，比基站定位和GPS定位具有更高精度而且支持室内定位，同时避免了RFID定位和WIFI定位中可能存在的信号不可达问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为根据本发明的移动终端定位的方法的一个实施例的流程图；

图2为根据本发明的移动终端定位的方法的另一个实施例的流程图；

图3为通过移动特征数据计算终端的位置变化的算法示意图；

图4为利用双目立体视觉实现定位的原理示意图；

图5为根据本发明的移动终端定位的***的一个实施例的示意图。

具体实施方式

下面参照附图对本发明进行更全面的描述，其中说明本发明的示例性实施例。下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。下面结合各个图和实施例对本发明的技术方案进行多方面的描述。

图1为根据本发明的移动终端定位的方法的一个实施例的流程图。如图1所示：

步骤102，移动终端对地面标志物进行多角度的图像采集。

步骤103，移动终端将图像和拍摄信息发送到云计算平台。

步骤104，移动终端接收并显示云计算平台返回的有关移动终端的定位信息。云计算平台通过图像和拍摄信息、并结合地面标志物的实际参数，采用双目立体视觉定位原理计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置。

根据本发明的一个实施例，使用移动终端自带的摄像头拍摄地面标志物的相片并记录相关的拍摄信息。拍摄信息包括：焦距、移动终端的位置变化和摄像头的仰角变化。使用移动终端内置的惯性传感器装置获得每次拍照时移动终端的位置变化。惯性传感器装置包括：加速度计和陀螺仪。

根据本发明的一个实施例，移动终端根据从云计算平台接收到的定位信息，在移动终端的显示屏幕上显示的地图中，标定移动终端的位置。将定位信息通过移动终端自带的扬声器播出。

根据本发明的一个实施例，移动终端和云计算平台之间通过3G通信网络或WIFI无线网进行数据交互。

根据本发明的一个实施例，可以首先利用粗粒度定位单元，例如GPS装置，对终端所在位置进行粗粒度，以减少云计算平台在根据终端发来的相片计算终端所在位置时所需的计算量，提高定位精度。

图2为根据本发明的移动终端定位的方法的另一个实施例的流程图。云计算平台对移动终端上传的图像进行计算和处理，识别出地面标志物的身份。云计算平台从地图信息库中获得地面标志物的地址和实际的物理信息，结合地面标志物的图像数据及其拍摄信息进行对比，计算出移动终端与地面标志物的相对位置，并结合地图信息获移动终端的位置信息，将位置信息发送到移动终端。具体步骤如图2所示：

步骤201，移动终端利用自身携带的图像采集装置，例如照相机、摄像头，针对其所在范围内的某一标志物拍摄多幅相片并记录基本拍摄信息，例如焦距。

在不同相片的拍摄过程中，移动终端的放置位置需要有所改变，检测并记录每次拍摄时的移动终端即镜头位置的变化，例如终端发生的位移、镜头仰角的变化等等。移动终端中的图像采集装置将对相片及其拍摄信息，包含基本拍摄信息和终端位置变化信息，进行保存。

步骤202，移动终端将记录有标志物的多幅相片及相关拍摄信息经由网络传送到云计算平台侧。

步骤203，云计算平台在接收到终端发来的多幅相片后，首先云计算平台中的图像处理功能单元根据不同相片拍摄时的终端放置位置信息调整和修正相片内容，这里的工作是图像识别中的常用算法，被称作“图像的配准（对齐）”，使得不同的相片可被视作在同一坐标系中拍摄，便于后续对相片内容的精确比对和分析。

步骤204，云计算平台中的图像处理功能单元对相片中显现的标志物内容，例如建筑物外观、广告标牌内容等，进行处理，并与通过云计算平台中的地图信息处理单元从地图信息数据库中获取的地图信息进行比对，识别出标志物的身份信息，是一种典型的图像识别过程，通过对相片中的内容进行识别获知其名称、ID等能够标识其身份的信息。

步骤205，云计算平台中的图像处理功能单元将每幅相片上记录的标志物特征数据及其拍摄信息，例如焦距，与地图信息数据库中保存的标志物的相关物理信息进行比对和分析，计算获得移动终端相对于标志物的物理位置，例如距离、角度等等。

步骤206，云计算平台中的地图信息处理单元结合移动设备与标志物的相对位置及其标志物的位置信息和周边环境数据，获得移动设备坐在的具***置并发送给移动设备。

在上一阶段得知终端与标志物的相对距离和相对方位后，在此阶段就可以知道移动终端所在位置的经纬度、街道等信息。

步骤207，移动终端通过定位信息接收单元接收终端的位置数据，可将其标定在本地保存的地图数据上通过终端显示器、扬声器等途径输出。

图3为通过移动特征数据计算终端的位置变化的算法示意图。如图3所示：通过移动特征数据计算终端的位置变化的核心算法思想是终端坐标系和物理空间绝对坐标系之间的映射。

加速度信息采集装置负责采集相对于终端自身的上、下、左、右、前、后等六个方向的直线移动信息，进而可以计算得到终端在自己所在坐标系中的位移数据。

角度信息采集装置负责采集终端在竖直和水平方向的角度数据以判断移动终端当前的放置姿态，例如水平放置、竖直放置，以及角度变化信息，进而可以计算得到终端在物理空间坐标系中的位置变化数据。

最终，将终端在自身坐标系中发生的移动信息与终端姿态的角度变化相结合，可将终端位移数据映射到绝对物理坐标系的坐标轴的各个方向上，进而获得终端的在物理空间内的位置变化。

图4为利用双目立体视觉实现定位的原理示意图。如图4所示：云计算平台利用终端所在范围内同一标志物的多幅相片进行终端精确定位是核心算法。在具体实现中，可以采用双目立体视觉的原理实现定位。

双目立体视觉定位原理就是利用人的左眼和右眼在观看物体时的视差，然后判断物体具体人的距离远近。主要通过移动终端先后两次拍摄的相片分别模拟人的左眼和右眼（即图中的L和R），两次拍照过程中的终端位移即为图中的b。另外，镜头的焦距f可以通过终端摄像头采集到。拥有上述数据，即可利用下文中的公式推算出物体和终端的距离。

L、R表示左右两个镜头，点O表示标志物上的特征点，镜头焦距均为f，镜头之间的距离为b，Lo为左镜头L拍摄到的相片(简称左边相片，也可称为第一相片)的中心，Lx为点O在左边相片上的成像，Ro为右镜头R拍摄到的相片(简称右边相片，也可称为第二相片)的中心，Rx为点O在右边相片上的成像。根据三角形的边角关系，有(b-|x_L-x_R|)/b=(d-f)/d，经过转换可以计算出O点到LR连线的垂直距离d=b*f/|x_L-x_R|。其中，x_L为点Lx在左边相片中的横坐标，x_R为点Rx在右边相片中的横坐标。

O点为标志物，LR为模拟的人的左眼和右眼的连线。因为人在看物体的时候，物体（O点）通常是位于两眼视线之间的，所以O点到LR连线的垂直距离d就是O点到人的距离了，一般可以将b的距离取得比较短。同理，d也就可以作为移动终端与标识物之间的距离。

双目立体视觉的难点在于多幅图片设置坐标系的统一，即L和R需要处于同一基准线上。这相当于人眼在定位时，判定的物体与人之间的距离是物体与人两眼间连线的距离一样。这个基准线的校正就是要保证多次拍摄的相片在进行调整后其内容相当于是从一个位置拍摄的，确保定位精度。加速度计可通过重力感应的方式判定终端移动的方向和距离，而陀螺仪则可以判定终端转过的角度。

在本发明的移动终端定位的方法中，标志物相片需要多次拍摄，因此每次拍摄过程会使得终端位置产品偏差。为提高定位的精度，借助移动终端的惯性定位装置，例如加速度计、陀螺仪等，可以获得不同相片拍摄过程中的拍摄位置和角度的差异，加速度计可通过重力感应的方式判定终端移动的方向和距离，而陀螺仪则可以判定终端转过的角度，进而对每次拍摄过程中的终端图像采集装置的坐标系进行校正并对图像内容进行相应修订，使得每幅相片都位于统一的物理坐标系，例如统一的水平面中，提高定位精度。

根据本发明的一个实施例，云计算平台采用双目立体视觉定位原理计算出移动终端与地面标志物的相对位置，其中：L为移动终端第一次拍摄照片的地点，R为移动终端第二次拍摄照片的地点，O点表示标志物上的特征点。

移动终端的镜头焦距为f，L和R之间的距离为d，Lo为移动终端第一次拍摄到的第一相片的中心，Lx为O点在第一相片上的成像，Ro为移动终端第二次拍摄到的第二相片的中心，Rx为O点在第二相片的相片上的成像。O点到LR连线的垂直距离d=b*f/|x_L-x_R|。x_L为点Lx在第一相片中的横坐标，x_R为点Rx在第二相片中的横坐标。

针对当前用于实施移动终端定位的方法存在的局限性，在本发明的移动终端定位的方法中，移动终端通过多角度对其所在地点周边环境中的同一标志物进行图像采集，理论上只要是位置长期固定的物体就可以作为标志物，但是这个取决于是否所有的标志物信息都已经被采集到云计算平台侧的地图信息库中。在一般情况下，具有地标特征的建筑物是比较好的标志物选择。

移动终端将图像及相关拍摄信息，其中，对于相片本身而言，主要就是焦距信息。对于拍摄过程而言，还包括拍照过程中终端所在位置的变化，例如照相机上下左右前后位移、照相机镜头仰角变化等，上传至云端以利用云计算技术进行图像内容的对比分析。

云计算平台主要是利用图像识别算法对图像中的拍摄内容进行识别，然后以此为依据查询后台的信息库并进而获得标志物相关信息，并结合标志物的实测参数标志物的实测参数进行计算以获得终端所在位置与标志物之间的相对方位和相对距离，进而结合地图形成精确的位置信息，并将该信息从云端下传至移动终端上实现定位。

实测参数提前录入到云计算平台中，例如高度、宽度等，因此前期需要大量的实地勘察工作。这里需要用到云计算技术，主要是利用分布式存储技术进行海量数据的保存，以及利用分布式计算技术进行并行的图像处理。

该方法通过移动终端采集图像数据信息，利用云计算技术提供的存储能力和计算能力进行海量的图像数据保存管理和计算密集的图像处理，最终确定移动终端的位置，实现了基于云计算技术的定位。

该方法不需要对现有环境进行改造，能够广泛适用于室内室外的定位，其关键在于利用云端提供的强大的计算和存储能力计算移动终端的精确定位信息。

图5为根据本发明的移动终端定位的***的一个实施例的示意图。如图5所示：移动终端定位的***包括：移动终端51和云计算平台52。云计算平台52包括地图信息库，用于保存地面标志物的地理位置信息和完整的标志物实测物理特征，例如，主要标志物的外观特征，例如高度、宽度、厚度、颜色等等。

移动终端51用于对地面标志物进行多角度的图像采集，并将图像和拍摄信息发送到云计算平台。移动终端51接收并显示云计算平台返回的有关移动终端位置的定位信息。云计算平台52通过图像和拍摄信息并结合地面标志物的实际参数，计算移动终端51的定位信息。

根据本发明的一个实施例，移动终端51包括：图像采集装置511和位置检测装置512。图像采集装置511拍摄地面标志物的相片。位置检测装置512记录相关的拍摄信息。拍摄信息包括：焦距、移动终端的位置变化和摄像头的仰角变化。位置检测装置512包括：加速度计和陀螺仪。其中加速度计和陀螺仪获得每次拍照时移动终端的移动终端的位置变化和摄像头的仰角变化。

根据本发明的一个实施例，移动终端51包括定位信息接收单元513。定位信息接收单元513根据从云计算平台52接收到的定位信息，在移动终端51的显示屏幕上显示的地图中，标定移动终端51的位置。

根据本发明的一个实施例，移动终端51包括网络通信装置514。网络通信装置514和云计算平台52之间通过3G通信网络或WIFI无线网进行数据交互。

根据本发明的一个实施例，云计算平台包括：图像处理单元521和地理信息处理单元522。地理信息处理单元522对移动终端上传的图像进行计算和处理，识别出地面标志物的身份。

图像处理单元521从地图信息库中获得地面标志物的地址和实际的物理信息，结合地面标志物的图像数据及其拍摄信息进行对比分析，计算出移动终端51与地面标志物的相对位置，并结合地图信息获移动终端51的位置信息，将位置信息发送到移动终端51。其中，云计算平台基于分布式保存和管理海量标志物图像和地图数据，利用分布式并行算法进行图像处理计算。

根据本发明的一个实施例，图像处理单元521采用双目立体视觉定位原理计算出移动终端51与地面标志物的相对位置，其中：L为移动终端第一次拍摄照片的地点，R为移动终端第二次拍摄照片的地点，O点表示标志物上的特征点。移动终端的镜头焦距为f，L和R之间的距离为d，Lo为移动终端第一次拍摄到的第一相片的中心，Lx为O点在第一相片上的成像，Ro为移动终端第二次拍摄到的第二相片的中心，Rx为O点在第二相片的相片上的成像。O点到LR连线的垂直距离d=b*f/|x_L-x_R|。其中，x_L为点Lx在第一相片中的横坐标，x_R为点Rx在第二相片中的横坐标。

本发明的移动终端定位的方法和***，基于图像识别和地图信息搜索的标志物定位、基于双目立体视觉定位机制的终端相对位置确定都对存储资源和计算资源具有极大需求，因此需要云计算平台提供相关的云计算技术支持，云计算技术主要用于海量图像数据的存储和处理。利用基于分布式存储的云计算平台保存和管理海量标志物图像和地图数据，利用基于MapReduce等架构分布式并行算法进行图像处理。

（1）针对传统的关系型数据库在***动态扩展性、海量数据管理等方面的缺陷，需要利用分布式存储的云计算技术，例如HDFS分布式文件***及运行其上的HBase数据等。进行海量数据的保存和管理。这类***在设计时充分考虑了海量数据存储的需求，能够利用标准化的x86架构存储服务器搭建存储资源池，并通过分布式中间件实现存储***的海量、高可扩展、高可用、高效的处理能力，特别是这一类分布式数据库采用了NoSQL技术取代传统的关系型数据库使用的SQL语言，更适合于具有超大规模、高并发等特征的数据查询和访问。

（2）针对图像处理（特别是本专利提出方法所需的在线图像处理）通常具有的过程复杂、计算密集、时间要求严格等特征，仅凭借数量有限的服务器将难以满足图像处理的需求，因此需要引入云计算领域中的分布式计算技术，例如MapReduce。这类新兴的分布式计算技术依托于分布式存储***之上，具有极高的扩展性，同时它将传统计算模式中普遍采用的将数据拉向计算单元的计算方式改为将计算推向存储单元，从而非常适用于图像处理算法中对海量图像数据的处理。

在基于云计算的图像识别过程中，图像数据是海量的而对图像的操作则相对固定，如果仍旧像传统的计算模式一样，将图像数据推给计算单元（例如数据需要逐级经由磁盘、内存、缓存、寄存器等存储机制才能最终被处理），那么会导致非常大的性能开销。而如果将有限的相对固定的计算过程推送到数据存储单元上，那么就能避免海量数据的移动，提高性能。

可能以许多方式来实现本发明的方法和***。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法和***。用于方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。

本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (12)

1.一种移动终端定位的方法，其特征在于，包括：

移动终端对地面标志物进行多角度的图像采集；

移动终端将图像和拍摄信息发送到云计算平台；

所述移动终端接收并显示所述云计算平台返回的有关所述移动终端的定位信息；

其中，所述云计算平台通过所述图像和拍摄信息、并结合所述地面标志物实际的物理和位置参数，采用双目立体视觉定位原理计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

使用所述移动终端自带的摄像头拍摄所述地面标志物的相片并记录相关的拍摄信息；所述拍摄信息包括：焦距、移动终端的位置变化和摄像头的仰角变化；

使用所述移动终端内置的惯性传感器装置获得每次拍照时移动终端的位置变化；其中，所述惯性传感器装置包括：加速度计和陀螺仪。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述移动终端根据从所述云计算平台接收到的所述定位信息，在所述移动终端的显示屏幕上显示的地图中，标定所述移动终端的位置；

将所述定位信息通过所述移动终端自带的扬声器播出。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述移动终端和所述云计算平台之间通过3G通信网络或WIFI无线网进行数据交互。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述云计算平台对所述移动终端上传的图像进行计算和处理，识别出所述地面标志物；

所述云计算平台从地图信息库中获得所述地面标志物的地址和实际的物理信息，结合所述地面标志物的图像数据及其拍摄信息进行对比，计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置，并结合地图信息获所述移动终端的位置信息，将所述位置信息发送到所述移动终端；

所述云计算平台基于分布式保存和管理海量标志物图像和地图数据，利用分布式并行算法进行图像处理计算。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：

所述采用双目立体视觉定位原理计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置、具体为：

L为所述移动终端第一次拍摄照片的地点，R为所述移动终端第二次拍摄照片的地点，O点表示标志物上的特征点；

所述移动终端的镜头焦距为f，L和R之间的距离为d，Lo为所述移动终端第一次拍摄到的第一相片的中心，Lx为O点在第一相片上的成像，Ro为所述移动终端第二次拍摄到的第二相片的中心，Rx为O点在第二相片的相片上的成像；

O点到LR连线的垂直距离d=b*f/|x_L-x_R|；

其中，x_L为点Lx在第一相片中的横坐标，x_R为点Rx在第二相片中的横坐标。

7.一种移动终端定位的***，其特征在于，包括：移动终端和云计算平台；

所述移动终端用于对地面标志物进行多角度的图像采集，并将图像和拍摄信息发送到云计算平台；

所述移动终端接收并显示所述云计算平台返回的有关所述移动终端位置的定位信息；

所述云计算平台通过所述图像和拍摄信息并结合所述地面标志物实际的物理和位置参数，采用双目立体视觉定位原理计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置。

8.如权利要求7所述的***，其特征在于：

所示移动终端包括：图像采集装置和位置检测装置；

所述图像采集装置拍摄所述地面标志物的相片；

所述位置检测装置记录相关的拍摄信息；所述拍摄信息包括：焦距、移动终端的位置变化和摄像头的仰角变化；

所述位置检测装置包括：加速度计和陀螺仪；其中所述加速度计和陀螺仪获得每次拍照时移动终端的移动终端的位置变化和摄像头的仰角变化。

9.如权利要求8所述的***，其特征在于：

所述移动终端包括定位信息接收单元；

所述定位信息接收单元根据从所述云计算平台接收到的所述定位信息，在所述移动终端的显示屏幕上显示的地图中，标定所述移动终端的位置。

10.如权利要求9所述的***，其特征在于：

所述移动终端包括网络通信装置；

所述网络通信装置和所述云计算平台之间通过3G通信网络或WIFI无线网进行数据交互。

11.如权利要求9所述的***，其特征在于：

所述云计算平台包括：图像处理单元和地理信息处理单元；

所述地理信息处理单元对所述移动终端上传的图像进行计算和处理，识别出地面标志物的身份；

所述图像处理单元从地图信息库中获得所述地面标志物的地址和实际的物理信息，结合所述地面标志物的图像数据及其拍摄信息进行对比分析，计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置，并结合地图信息获所述移动终端的位置信息，将所述位置信息发送到所述移动终端；

其中，所述云计算平台基于分布式保存和管理海量标志物图像和地图数据，利用分布式并行算法进行图像处理计算。

12.如权利要求11所述的***，其特征在于：

所述图像处理单元采用双目立体视觉定位原理计算出所述移动终端与所述地面标志物的相对位置，其中：

L为所述移动终端第一次拍摄照片的地点，R为所述移动终端第二次拍摄照片的地点，O点表示标志物上的特征点；

所述移动终端的镜头焦距为f，L和R之间的距离为d，Lo为所述移动终端第一次拍摄到的第一相片的中心，Lx为O点在第一相片上的成像，Ro为所述移动终端第二次拍摄到的第二相片的中心，Rx为O点在第二相片的相片上的成像；

O点到LR连线的垂直距离d=b*f/|x_L-x_R|；

其中，x_L为点Lx在第一相片中的横坐标，x_R为点Rx在第二相片中的横坐标。

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