应用于室内的双目视觉定位算法.pptx
应用于室内的双目视觉定位算法
汇报人：
2024-01-28
引言
双目视觉定位算法原理
应用于室内的双目视觉定位算法设计
实验结果与分析
应用于室内的双目视觉定位算法挑战与解决方案
总结与展望
contents
目
录
01
引言
室内定位需求增长
随着室内导航、智能家居、虚拟现实等应用的普及，室内定位技术受到广泛关注。
传统室内定位技术局限性
如Wi-Fi、蓝牙等无线信号定位方法受环境干扰大，精度有限。
双目视觉定位算法优势
基于计算机视觉原理，通过处理双目相机获取的图像信息实现高精度定位，具有非接触、高精度、实时性强等优点。
现有室内定位技术
包括基于无线信号的定位、超声波定位、红外线定位等。
技术发展趋势
向高精度、高稳定性、低成本方向发展，同时融合多种技术提高定位性能。
双目视觉定位算法在室内定位中的应用前景
随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，双目视觉定位算法在室内定位领域的应用前景广阔。
通过双目相机获取的深度信息，可实现厘米级甚至毫米级的定位精度。
采用高速图像处理技术，可实现实时定位和跟踪。
不受环境光线、温度等条件限制，适用于各种室内场景。
可与现有室内导航系统、智能家居系统等无缝集成，提供更为便捷的定位服务。
高精度
实时性强
灵活性强
易于集成
02
双目视觉定位算法原理
由两个平行放置的摄像机组成，模拟人眼双目视觉原理。
双摄像机系统
光源
计算机
为场景提供足够的光照，确保图像质量。
用于图像处理、特征提取、三维坐标计算等任务。
03
02
01
通过标定板确定摄像机的内外参数，包括焦距、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等。
摄像机标定
对原始图像进行去噪、增强等操作，提高图像质量，为后续处理提供良好基础。
图像预处理
利用角点检测、边缘检测等方法提取图像中的特征点。
特征提取
为特征点分配描述符，以便于在不同视角或光照条件下的匹配。
特征描述
采用暴力匹配、最近邻匹配等方法将左右两幅图像中的特征点进行匹配。
特征匹配
根据匹配的特征点在左右两幅图像中的坐标差异，计算视差图。
视差计算
利用摄像机标定得到的参数和视差图，通过三角测量原理计算特征点的三维坐标。
三维坐标恢复
采用滤波、拟合等方法对计算得到的三维坐标进行优化，提高定位精度。
坐标优化
03
应用于室内的双目视觉定位算法设计
图像采集
使用双目相机捕捉室内环境的图像，获取左右两个视角的图像数据。
相机标定
对双目相机进行标定，获取相机的内参、外参以及畸变参数，为后续图像处理提供准确参数。
图像预处理
对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提高图像质量。
特征提取与匹配
从左右两个视角的图像中提取特征点，并进行匹配，获取匹配的特征点对。
三维重建
利用匹配的特征点对和相机参数，通过三角测量原理计算特征点的三维坐标。
定位与导航
根据三维重建结果，结合室内地图信息，实现室内定位与导航功能。
三维重建
根据双目视觉原理，利用匹配的特征点对和相机参数计算三维坐标。为了提高三维重建的精度和稳定性，可以采用极线约束、光束平差等方法进行优化。
特征提取与匹配
采用SIFT、SURF等算法提取图像特征，并利用FLANN等匹配算法对特征进行匹配。为了提高匹配的准确性和效率，可以采用特征金字塔、RANSAC等方法进行优化。
室内地图构建
采用SLAM技术构建室内地图，包括地图初始化、特征点跟踪、位姿估计、地图优化等步骤。为了提高地图构建的精度和效率，可以采用关键帧选择、回环检测等方法进行优化。
定位精度
实时性
鲁棒性
适用性
评估算法的定位精度，包括绝对误差、相对误差等指标。
评估算法在不同场景下的鲁棒性，包括光照变化、遮挡、动态环境等条件下的性能表现。
评估算法的实时性能，包括处理速度、延迟等指标。
评估算法在不同设备和应用场景下的适用性，包括不同分辨率、不同视角等情况下的性能表现。
04
实验结果与分析
实验环境
本实验在具有不同光照条件、障碍物和动态物体的室内环境中进行。为了模拟真实场景，我们选择了办公室、会议室和走廊等多种场景进行测试。
数据集
我们使用了公开数据集和自采集数据集进行训练和测试。公开数据集包括多种室内场景下的图像序列，自采集数据集则针对特定应用场景进行采集，以验证算法的泛化能力。
动态场景
在动态场景下，我们模拟了行人走动、物体移动等情况，测试算法的定位稳定性。实验结果表明，算法在动态场景下仍能实现较为准确的定位。
静态场景
在静态场景下，我们对算法的定位精度进行了测试。结果表明，算法在光照变化、物体遮挡等情况下仍能保持较高的定位精度。
不同设备
为了验证算法的跨设备性能，我们在不同型号和配置的智能手机上进行了测试。结果表明，算法在不同设备上均能保持较好的定位效果。
与Wi-Fi定位对比
与Wi-Fi定位技术相比