[发明专利]一种定位方法、装置及移动设备

权利要求书

1.一种定位方法，其特征在于，包括：

获取移动设备在目标环境下采集的相邻两帧图像；

将所述两帧图像中后采集的图像输入到第一深度学习模型中，得到所述移动设备的第一定位结果，以及，基于所述两帧图像和所述移动设备的上次综合定位结果，确定所述移动设备的第二定位结果；

将用于表征所述第一定位结果的第一高斯分布参数和用于表征所述第二定位结果的第二高斯分布参数相乘，得到用于表征综合定位结果的最终高斯分布参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一深度学习模型根据以下步骤训练得到：

获取目标环境的多帧样本图像；

确定每帧所述样本图像对应的定位结果；

将所述多帧样本图像以及每帧所述样本图像对应的定位结果作为训练集，训练第一深度学习模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述两帧图像和所述移动设备的上次综合定位结果，确定所述移动设备的第二定位结果，包括：

将所述两帧图像输入第二深度学习模型中，得到所述移动设备的动作预估结果；

基于所述动作预估结果和所述移动设备的上次综合定位结果，确定所述移动设备当前的第二定位结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二深度学习模型根据以下步骤训练得到：

获取移动设备采集的目标环境下的连续多帧样本图像；

确定所述多帧样本图像中每相邻两帧样本图像对应的动作预估结果；

将所述多帧样本图像以及所述每相邻两帧样本图像对应的动作预估结果作为训练集，训练第二深度学习模型。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述第一定位结果包括六自由度的定位信息，所述第二定位结果包括所述六自由度的定位信息，所述综合定位结果包括所述六自由度的定位信息。

6.一种定位装置，其特征在于，包括：

相邻图像获取模块，用于获取移动设备在目标环境下采集的相邻两帧图像；

第一结果获取模块，用于将所述两帧图像中后采集的图像输入到第一深度学习模型中，得到所述移动设备的第一定位结果；以及，第二结果确定模块，用于基于所述两帧图像和所述移动设备的上次综合定位结果，确定所述移动设备的第二定位结果；

综合结果确定模块，用于将用于表征所述第一定位结果的第一高斯分布参数和用于表征所述第二定位结果的第二高斯分布参数相乘，得到用于表征综合定位结果的最终高斯分布参数。

7.一种移动设备，其特征在于，包括：

处理器；

被配置为存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行上述权利要求1-5任一所述的定位方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-5任一所述的定位方法。