[发明专利]一种电子设备及定位方法有效
| 申请号: | 201310392868.6 | 申请日: | 2013-09-02 |
| 公开(公告)号: | CN104422441B | 公开(公告)日: | 2017-12-26 |
| 发明(设计)人: | 申浩;李南君 | 申请(专利权)人: | 联想(北京)有限公司 |
| 主分类号: | G01C21/00 | 分类号: | G01C21/00 |
| 代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司11270 | 代理人: | 蒋雅洁,张振伟 |
| 地址: | 100085*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 电子设备 定位 方法 | ||
技术领域
本发明涉及定位技术领域,尤其涉及一种电子设备及定位方法。
背景技术
在未知环境下,准确、快速地获得电子设备自身所在的位置,是电子设备智能化实现的关键所在,也是电子设备执行其他任务的基础。目前常用的定位方法包括:基于全球定位系统(GPS,Global Positioning System)的定位方法、基于惯导系统的定位方法、基于视觉信息的定位方法等等。
其中,基于GPS的定位方法其定位精度较低,难以适应高精度的应用场景,且该方法需要接收卫星信号才能实现定位,应用环境受限,实时性较差;基于惯导系统的定位方法需要不断累积自身的传感器信息实现定位,随时间增长,会有累积误差出现,影响定位精度;基于视觉信息的定位方法依赖于电子设备携带的视觉传感器,通过实时处理图像数据,来自动感知自身的位置,较为常用的方法是利用标志识别来实现定位,由于需要提前确定标志并进行学习,因此其通用性较差。
因此,如何提供一种精度较高、受环境影响较小、且通用性较好的电子设备定位方法,是目前亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种电子设备及定位方法,以至少实现精度较高、受环境影响较小、且通用性较好的电子设备定位。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
本发明提供了一种定位方法,应用于电子设备,该方法包括:
从输入的图像中提取至少两个目标点;
通过对所述目标点进行特征提取并查找特征点数据集,获得与所述目标点对应的空间位置信息;
根据获得的所述至少两个目标点的空间位置信息、以及相应目标点的深度信息,生成定位信息。
本发明还提供了一种电子设备,包括:
目标点提取单元,用于从输入的图像中提取至少两个目标点;
位置信息获取单元,用于通过对所述目标点进行特征提取并查找特征点数据集,获得与所述目标点对应的空间位置信息;
定位信息生成单元,用于根据获得的所述至少两个目标点的空间位置信息、以及相应目标点的深度信息,生成定位信息。
本发明所提供的一种电子设备及定位方法,能够实现精度较高、受环境影响较小、且通用性较好的电子设备定位。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种定位方法的流程图;
图2为本发明实施例的一种定位信息生成方式的示意图;
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的组成结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进一步详细阐述。
本发明实施例提供的一种定位方法,应用于电子设备,如图1所示,主要包括以下步骤:
步骤101,从输入的图像中提取至少两个目标点。
由于该方法应用于电子设备中,因此所述步骤101的执行主体为电子设备,那么,步骤101也可描述为:电子设备从输入的图像中提取至少两个目标点。
步骤102,通过对所述目标点进行特征提取并查找特征点数据集,获得与所述目标点对应的空间位置信息。
由于该方法应用于电子设备中,因此所述步骤102的执行主体为电子设备,那么,步骤102也可描述为:电子设备通过对所述目标点进行特征提取并查找特征点数据集,获得与所述目标点对应的空间位置信息。特征提取可以采用基于快速鲁棒特征(SURF,Speeded Up Robust Features)的特征提取算法、基于尺度不变特征转换(SIFT,Scale-Invariant Feature Transform)特征提取算法等。
具体的,对所述目标点进行特征提取,得到所述目标点的特征描述信息;
根据所述目标点的特征描述信息查找特征点数据集,所述特征点数据集中包括已知特征点的特征描述信息和空间位置信息;通过查找所述特征点数据集,获得与所述目标点的特征描述信息匹配的特征点的空间位置信息,作为所述目标点的空间位置信息。所述特征描述信息包括所述特征点对应的RGB颜色信息等等。
步骤103,根据获得的所述至少两个目标点的空间位置信息、以及相应目标点的深度信息,生成定位信息。
由于该方法应用于电子设备中,因此所述步骤103的执行主体为电子设备,那么,步骤103也可描述为:电子设备根据获得的所述至少两个目标点的空间位置信息、以及相应目标点的深度信息,生成定位信息。目标点的深度信息可以根据深度图像获取。
优选的,当进行二维定位时,所述步骤103包括:
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