基于实景图像的室内视觉定位方法、系统、设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种基于实景图像的室内视觉定位方法、系统、设备及存储介质，基于区域划分的视觉定位思想，提出低成本、高效率的数据集采集标定方法，通过深度神经网络识别实景图像进行室内位置推理。首先利用基于滑动窗口的二次筛选算法过滤抖动帧，通过稀疏光流法跟踪特征点，根据对极几何原理恢复相机位姿，完成实景图像数据集标定，为定位模型提供高质量训练及测试数据；按照区域划分思想划分若干场景区域，根据所属子区域中心坐标量化数据集坐标标签，解决数据集分布不一致问题；设定不同区域划分粒度以分别量化数据集、训练分类模型，选择最高定位精度的模型部署于Web服务器，在增加系统便利性的同时，进一步提高实际定位精度。