[发明专利]一种室内导航地标提取方法

权利要求书

1.一种室内导航地标提取方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：从室内场景图片中采集地标的显著性属性数据，得到地标显著性属性测量值；并利用最大最小归一化函数对所述地标显著性属性测量值进行标准化处理，得到最终的地标显著性属性数据；所述地标显著性属性包括视觉显著性属性和语义显著性属性；进行所述标准化处理的过程如下：

其中，X表示地标显著性属性测量值，X'表示最终的地标显著性属性数据，X_max为地标显著性属性测量值的最大值，X_min为地标显著性属性测量值的最小值；

S2：通过问卷调查的方式获取用户对地标的认知习惯，调查问卷中每一题为一个导航情景，让用户选择最适合用于导航的地标，把选择各个候选地标的比例作为显著性值，获得各个场景中的地标显著性值；

S3：由所述最终的地标显著性属性数据和地标显著性值，通过五折交叉验证方法，得到训练集和验证集；

S4：采用遗传规划算法，利用所述训练集，得到一组地标显著性属性与地标显著性值之间的函数关系，该函数关系即为地标显著性模型；当达到最大种群代数后，利用所述验证集，选出该组地标显著性模型中一个最优的地标显著性模型；该最优的地标显著性模型即为最终的地标显著性模型；所述最终的地标显著性模型的输入为地标显著性属性数据，输出为对应地标的地标显著性值；

S5：将实际得到的最终的地标显著性属性数据输入到所述最终的地标显著性模型，得到地标显著性值，进而得到显著性值最高的地标，以便行人进行识别位置。

2.如权利要求1所述的一种室内导航地标提取方法，其特征在于：步骤S1中，所述视觉显著性属性包括表面面积、所依附主体的表面面积、形状偏差、形状比例和颜色显著性；

所述表面面积指人眼所见地标的表面积大小，利用像素表达地标的表面面积，地标在图像中的像素与整幅图的像素的数量比即为地标的表面面积，表面面积计算公式为：A_L＝Pix(L)/Pix(P)，其中L代表地标，P代表整幅图，函数Pix(o)表示实体o的像素的个数；

所述所依附主体的表面面积指地标所依附主体的表面积，所依附主体的表面积的计算公式为：A_LSubject＝Pix(L_Subject)/Pix(P)，其中L_Subject代表地标所依附的主体；

所述形状偏差指最小包围矩阵面积与地标本身之间的差值；所述形状偏差越大，则说明地标越不规则，所述形状偏差为零时，说明地标是正规的矩形；所述地标形状偏差的计算公式为：D_L＝(Pix(L_rectangle)-Pix(L))/Pix(L_rectangle)，其中D_L代表地标的形状偏差值，L_rectangle代表地标L的最小包围矩阵；

所述形状比例指地标最小包围矩阵的长宽比；所述形状比例计算公式为：R_L＝Length(L_rectangle)/Width(L_rectangle)，其中，R_L代表地标L的形状比例，函数Length(o)代表实体o的长，函数Width(o)代表实体o的宽；

所述颜色显著性指地标本身颜色与周围环境颜色相比的显著性；采用HDCT方法，根据高维的色彩空间探测出与周围色彩有差异性的地标，得到所述地标的一个灰度图，所述地标的平均灰度值为所述地标的颜色显著性，所述地标的平均灰度值的取值范围为[0，255]，对应映射到[0，1]中以便训练所述地标显著性模型。

3.如权利要求1所述的一种室内导航地标提取方法，其特征在于：所述语义显著性属性指地标的语义信息，具体包含地标的类别信息、文字信息、外文信息、百度搜索量信息和谷歌搜索量信息。