CN107703485A - 一种室内可见光定位*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种室内可见光定位***,包括相互协同作业的图像分析模块、机器学习模块和坐标转换模块,其特征在于:所述图像分析模块包括处理器单元、图像采集终端,真实坐标系以及设有真实坐标系区域内的LED灯,所述处理器单元中设有图像处理器和信息接收器,所述图像处理器中内置有图像分析软件,所述机器学习模块包括数据核对模块,所述坐标转换模块中设有数据转化器,所述数据转换器中内置有数据处理算法。
Description
技术领域
本发明涉及精密定位领域,特别涉及一种室内可见光定位***。
背景技术
室内定位作为导航的“最后一公里”,一直是科技巨头和研究机构的关注热点,在这方面现有的研究方法与手段有如基于移动通信网络的辅助GPS(A-GPS)、伪卫星(Pseudolite)、无线局域网(WLAN)、射频标签(RFID)、Zigbee、蓝牙(Bluetooth,BT)、超宽带无线电(UltraWideBand,UWB)、红外定位、光跟踪定位、计算机视觉定位等。这些技术有些是以导航定位为专门或主要用途,例如伪卫星;有些则主要用于通信,但同时也能提供定位服务,例如无线局域网。
室内定位技术主要有手机基站、RFID、Zigbee、蓝牙、红外、WiFi等技术,因其定位技术各自的局限性,限制了他们大规模的推广应用,特别是必须单独部署一套定位网络,成本高,不同定位技术精度对比如上图,通过对比之后,能够满足米级定位精度的定位技术,从规模上推广角度来看由易到难,依次为 LED、Wi-Fi、RFID、ZiBee、超声波、蓝牙、计算机视觉、激光、超宽带等。最热门的室内定位技术是基于WiFi,它的优势是WiFi的广泛分布,同时各种智能终端如手机都具有WiFi模块,自然而然,结合WiFi 来做定位在上网的同时解决了定位问题,很有现实意义,但WiFi的缺点是其精度不高,在10m级别,可以通过位置指纹库来提高这一精度,但位置指纹库的构建需要地图构建初期采集大量的信息,同时该方法的可移植性也比较差。
发明内容
本发明为解决上述存在精度较低,且必须拍摄到可见光源,如果光源消失,则无法达到定位效果的缺点,提供一种室内可见光定位***。
所采用的技术方案如下:
一种室内可见光定位***,包括相互协同作业的图像分析模块、机器学习模块和坐标转换模块,其特征在于:所述图像分析模块包括处理器单元、图像采集终端,真实坐标系以及设有真实坐标系区域内的LED 灯,所述处理器单元中设有图像处理器和信息接收器,所述图像处理器中内置有图像分析软件,所述机器学习模块包括数据核对模块,所述坐标转换模块中设有数据转化器,所述数据转换器中内置有数据处理算法。
作为进一步说明的,所述LED灯分散于室内各处,且确保室内各方向均可接收到LED灯灯光。
作为进一步说明的,所述真实坐标系根据室内LED灯的分布情况设置,所述LED灯在真实坐标系中对应有真实坐标。
作为进一步说明的,所述处理器单元采用ARM720T芯片。
作为进一步说明的,所述图像采集终端采用智能移动终端。
作为进一步说明的,所述室内可见光定位***使用方法步骤如下:
A.于室内布置好LED灯,然后设立真实坐标系,并计算出LED在真实坐标系中的坐标;
B.使用智能终端在需要定位的区域上方扫描,并将扫描得到的图像照片传送至图像处理器,图像处理器将采集到的图像以及图像中LED坐标信息,重组,以需要定位区域为原点,建立虚拟坐标系,而后计算出LED灯在虚拟坐标系中的坐标信息;
C.将LED的真实坐标与虚拟坐标相比对,通过数据处理算法得出虚拟坐标系中原点,即点位区域的真实坐标,即可。
采用上述技术方案,具有如下有益效果:
1.本技术通过建立双坐标系,以室内大环境建立真实坐标系,以摄像头拍摄的图像建立虚拟坐标系,根据一定的图像分析算法,判断拍摄到的LED(可见光源)是真实坐标系下的哪个LED,确定真实坐标,然后采集虚拟坐标系中该LED的虚拟坐标。通过这两个坐标值的转换,来确定摄像头位于真实坐标系下的坐标值,也就是实现了定位摄像头在真实世界的位置;
2.保证高精度的情况下,干扰少,只要能够拍摄到一盏灯并且知道其真实坐标就能计算得出监测点的真实坐标,同时不至于增加过多的成本。
附图说明
图1为本发明室内可见光定位***运算框架示意图。
图2为真实坐标系以及真实坐标系中的LED灯位置视图;
图3为虚拟坐标系以及虚拟坐标系中的LED灯位置视图。
具体实施方式
结合附图,对本发明做进一步详细说明。
如图1、图2以及图3所示,
一种室内可见光定位***,包括相互协同作业的图像分析模块、机器学习模块和坐标转换模块,其特征在于:所述图像分析模块包括处理器单元、图像采集终端,真实坐标系以及设有真实坐标系区域内的LED 灯,所述处理器单元中设有图像处理器和信息接收器,所述图像处理器中内置有图像分析软件,所述机器学习模块包括数据核对模块,所述坐标转换模块中设有数据转化器,所述数据转换器中内置有数据处理算法。
所述LED灯分散于室内各处,且确保室内各方向均可接收到LED灯灯光。
所述真实坐标系根据室内LED灯的分布情况设置,所述LED灯在真实坐标系中对应有真实坐标。
所述处理器单元采用ARM720T芯片。
所述图像采集终端采用智能移动终端。
所述室内可见光定位***使用方法步骤如下:
A.于室内布置好LED灯,然后设立真实坐标系,并计算出LED在真实坐标系中的坐标;
B.使用智能终端在需要定位的区域上方扫描,并将扫描得到的图像照片传送至图像处理器,图像处理器将采集到的图像以及图像中LED坐标信息,重组,以需要定位区域为原点,建立虚拟坐标系,而后计算出LED灯在虚拟坐标系中的坐标信息;
C.将LED的真实坐标与虚拟坐标相比对,通过数据处理算法得出虚拟坐标系中原点,即点位区域的真实坐标,即可。
实施例,
本室内可见光定位***投入使用时,如图所示,室内LED的真实坐标是在真实世界事先已经设置好的。该坐标系上的LED保证摄像头在该区域内每个位置至少能扫描到一个灯,不同情况扫描出来的图像不同。 3个LED(P1,P2,P3)的具***置是通过计算得出,根据场景不同需要重新计算LED的具***置,提供更多的LED可以更方便识别,摄像头拍摄到的图像,传输给图像分析模块,而后经过图像处理器将采集到的图像以及图像中LED坐标信息,重组,以需要定位区域为原点,建立虚拟坐标系,而后计算出LED灯在虚拟坐标系中的坐标信息,最后通过算法识别出来三个LED的状况,根据这两个坐标系,进行一定的算法运算,可以快速并且准确的得到真实坐标系下P4的坐标值,从而达到定位的效果。
以上显示和描述了发明的基本原理和主要特征及本发明的优点,本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内,发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (6)
1.一种室内可见光定位***,包括相互协同作业的图像分析模块、机器学习模块和坐标转换模块,其特征在于:所述图像分析模块包括处理器单元、图像采集终端,真实坐标系以及设有真实坐标系区域内的LED灯,所述处理器单元中设有图像处理器和信息接收器,所述图像处理器中内置有图像分析软件,所述机器学习模块包括数据核对模块,所述坐标转换模块中设有数据转化器,所述数据转换器中内置有数据处理算法。
2.根据权利要求1所述一种室内可见光定位***,其特征在于:所述LED灯分散于室内各处,且确保室内各方向均可接收到LED灯灯光。
3.根据权利要求1或2所述一种室内可见光定位***,其特征在于:所述真实坐标系根据室内LED灯的分布情况设置,所述LED灯在真实坐标系中对应有真实坐标。
4.根据权利要求1所述一种室内可见光定位***,其特征在于:所述处理器单元采用ARM720T芯片。
5.根据权利要求1所述一种室内可见光定位***,其特征在于:所述图像采集终端采用智能移动终端。
6.根据权利要求1所述一种室内可见光定位***,其特征在于:
所述室内可见光定位***使用方法步骤如下:
A.于室内布置好LED灯,然后设立真实坐标系,并计算出LED在真实坐标系中的坐标;
B.使用智能终端在需要定位的区域上方扫描,并将扫描得到的图像照片传送至图像处理器,图像处理器将采集到的图像以及图像中LED坐标信息,重组,以需要定位区域为原点,建立虚拟坐标系,而后计算出LED灯在虚拟坐标系中的坐标信息;
C.将LED的真实坐标与虚拟坐标相比对,通过数据处理算法得出虚拟坐标系中原点,即点位区域的真实坐标,即可。
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