[发明专利]基于视觉神经网络的室内导航方法、系统及可读存储器

权利要求书

1.一种基于视觉神经网络的室内导航方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.构建基于视觉神经网络模型，并通过预先获取的训练样本进行训练；所述训练样本是在被导航室内所拍摄，并且标定了拍摄位置的室内图像，所述位置为预设导航路径上的位置；

S2.获取用于导航的导航图像，通过所述基于视觉神经网络模型对所述导航图像进行分析，确定所述导航图像的识别位置；

S3.将所述导航图像进行分块得到至少2个子图像，通过所述基于视觉神经网络模型对各所述子图像进行分析，得到各所述子图像的置信度，以所述置信度最高的子图像相对于导航图像中心位置的方向作为导航方向；

所述步骤S2的具体步骤包括：

S2.1.获取用于导航的导航图像；

S2.2.通过所述基于视觉神经网络模型对所述导航图像进行分析，得到输出层每个节点所输出的置信度；

S2.3.以满足置信度大于预设的阈值，并且输出该置信度的节点所对应的位置与上一有效识别的位置相同或相邻条件，并以其中置信度最大的节点对应的位置作为所述导航图像的识别位置，本次识别为有效识别，否则本次识别为无效识别；有效识别时跳转至步骤S3；

所述步骤S3的具体步骤包括：

S3.1.将所述导航图像进行网格划分分块，得到至少2个的子图像；

S3.2.通过所述基于视觉神经网络模型依次对所述子图像进行分析，以输出层各节点输出置信度的最大值作为该子图像的置信度；

S3.3.以所述置信度最高的子图像相对于导航图像中心位置的方向作为导航方向。

2.根据权利要求1所述的基于视觉神经网络的室内导航方法，其特征在于：所述训练样本的获取方式包括：

沿所述预设的导航路径上的不同位置朝导航方向分别拍摄室内图像作为训练样本，并以拍摄所述室内图像的位置作为该训练样本的标签；

或者：

沿所述预设导航路径朝导航方向拍摄样本视频，将所述样本视频中的图像帧按照预设划分规则分组，每组图像帧标定一个位置；每个图像帧为一个训练样本，该图像帧对应的位置为该训练样本的标签。

3.根据权利要求2所述的基于视觉神经网络的室内导航方法，其特征在于：所述基于视觉神经网络模型输出层的节点数与所标定的位置个数相同；输出层的节点与所述位置一一对应。

4.一种基于视觉神经网络的室内导航系统，其特征在于：包括基于视觉神经网络模型和导航方向指引模块；

所述基于视觉神经网络模型通过预先获取的训练样本进行训练，所述训练样本是在被导航室内所拍摄，并且标定了拍摄位置的室内图像，所述位置为预设导航路径上的位置；

所述基于视觉神经网络模型用于对获取的导航图像进行分析，确定所述导航图像的识别位置；

所述基于视觉神经网络模型具体用于：

接收输入的导航图像并进行分析，输出层的每个节点输出所述导航图像属于该节点对应位置的置信度；

以满足置信度大于预设的阈值，并且输出该置信度的节点所对应的位置与上一有效识别的位置相同或相邻条件，并以其中置信度最大的节点对应的位置作为所述导航图像的识别位置，本次识别为有效识别，否则本次识别为无效识别

所述基于视觉神经网络模型还用于对由所述导航图像分块得到的子图像进行分析，得到各所述子图像的置信度；

所述导航方向指引模块用于根据各子图像的置信度，确定置信度最高的子图像相对于导航图像中心位置的方向作为导航方向；

所述基于视觉神经网络模型还具体用于：

将所述导航图像进行网格划分，得到至少2个的子图像；并依次对所述子图像进行分析，以输出层各节点输出置信度的最大值作为该子图像的置信度。

5.根据权利要求4所述的基于视觉神经网络的室内导航系统，其特征在于：还包括训练样本生成模块；

所述训练样本生成模块用于获取沿所述预设的导航路径上的不同位置朝导航方向分别拍摄室内图像作为训练样本，并以拍摄所述室内图像的位置作为该训练样本的标签；

或者：

所述训练样本生成模块用于获取沿所述预设导航路径朝导航方向拍摄样本视频，将所述样本视频中的图像帧按照预设划分规则分组，每组图像帧标定一个位置；每个图像帧为一个训练样本，该图像帧对应的位置为该训练样本的标签。