[发明专利]一种基于深度学习和增强现实的图书馆导航系统实现方法

说明书

本发明是一种基于深度学习和增强现实的图书馆导航系统实现方法，该系统实现方法包括如下步骤：步骤1：根据室内场所的平面结构生成室内导航地图；步骤2：在室内选择若干个地点作为导航的起始点，放置不同的图片作为标识图，同时将图片及其对应所在坐标位置录入数据库；步骤3：构建系统数据库，创建本系统所需的数据库，更新数据库；步骤4：扫描识别标识符图像，确定初始位置；步骤5：根据上述步骤计算得到的线路结果，将虚拟的导航路线与摄像头实时捕捉的画面叠加，显示在手机终端屏幕上。本发明实现了精度较高的室内定位以及导航方法，能够广泛的应用于图书馆等室内定位应用场景。

技术领域

本发明属于人工智能、室内导航领域，具体的说是一种基于深度学习和增强现实的图书馆室内导航系统实现方法。

背景技术

在室内空间越来越庞大的今天，各个大型购物商城、办公楼、地下车库的不断建设，使得基于室内的导航与定位必不可少，人们在室内环境中的位置服务需求已经日趋显著，当前我国高等院校图书馆馆藏导航的方式还是主要利用其自建的“联机公共目录查询系统”(OPAC)。传统技术层面的馆藏导航无论是面对读者还是馆内工作人员，用户只能够看到当时编目录入时的信息即书籍的大致位置以及索书号，无法更加高效直观的展现馆藏资源，寻找馆藏资源的时间成本过高，体验感较差；此外，在图书馆被使用的过程中，书籍放置位置可能发生变化，若管理员还未进行整理，用户根据查询系统得到的为错误书籍位置信息，因此室内导航AR系统需要实时更新数据库以保证有效的图书位置信息，综上，图书馆室内导航系统主要追踪两者的位置：书籍以及查找书籍的用户。然而近年来室内定位环境复杂，且遮挡、障碍物繁多，想要获得较为准确的室内目标位置信息是一个难点，同时也是现在研究的热点。

增强现实(AR)技术已经应用到多个领域，如游戏、医学、设备维修制造等多方面。如今随着移动终端设备的发展，在集成了高清摄像头和惯性传感器的移动终端上应用AR技术也成为了趋势。利用摄像头、陀螺仪、加速度计等传感器，可以实现对于运动物体的较高精度的位置追踪，进而实现AR三维注册。基于惯性视觉的导航可以获得被追踪物体的方位变化，但无法直接获得初始方位，因此要实现AR导航还需要确定初始系统姿态。

使用摄像头和惯性传感器可以运动的方位变化来计算并追踪用户的位置，但对于位置在一段时间内相对固定的物体，例如需要确定待查找的书籍在图书馆中的位置时，惯性视觉追踪方法并不适用。此时一般使用其他室内定位技术如Wi-Fi、蓝牙、红外、超宽带、射频识别(RFID)、ZigBee等，并且主要分为两个服务提供商：基站和惯性位置。商业技术基本上使用无线通信基站解决方案，例如Wi-Fi和RFID等。RFID技术具有读取距离长，穿透力强，抗污染，效率高和信息量大的特点。如今的RFID室内定位方案，可分为一维绝对或相对定位、二维平面定位和三维空间定位，其中，三维空间定位是如今研究的难点和热点，有较大的研究空间和研究价值。在实际生活中，RFID室内定位技术被广泛运用于仓库的货物清点、图书摆放顺序的检查等，相比于理想环境来说，需要被定位的目标较多，且比较密集，获得的目标位置信息同样也很庞大。训练数据越多，深度学习越能精准预测，所以将深度学习与室内定位技术相结合，能够有效的从原始数据中提取高层次且抽象的特征，让神经网络对数据进行解释和预测，从而提高定位效率。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于深度学习以及增强现实技术的图书馆室内定位导航系统实现方法，该方法使用RFID、深度学习以及AR技术，实现室内导航以及良好的可视化效果，解决了传统室内导航系统复杂、难以部署、维护成本高、导航可视化效果差等问题。

为了达到上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明是一种基于深度学习和增强现实的图书馆导航系统实现方法，该系统实现方法包括如下步骤：

步骤1：根据室内场所的平面结构生成室内导航地图；

步骤2：在室内选择若干个地点作为导航的起始点，放置不同的图片作为标识图，同时将图片及其对应所在坐标位置录入数据库；