[发明专利]目标设备定位方法、地图构建方法及装置、介质、设备在审
申请号: | 202011454946.7 | 申请日: | 2020-12-10 |
公开(公告)号: | CN112598732A | 公开(公告)日: | 2021-04-02 |
发明(设计)人: | 杨宇尘;成晟;李姬俊男;郭彦东 | 申请(专利权)人: | OPPO广东移动通信有限公司 |
主分类号: | G06T7/73 | 分类号: | G06T7/73;G06F16/29;G06K9/62 |
代理公司: | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人: | 刘抗美 |
地址: | 523860 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 目标 设备 定位 方法 地图 构建 装置 介质 | ||
1.一种目标设备定位方法,其特征在于,包括:
响应获取目标设备的位置信息的请求,控制所述目标设备采集当前环境对应的当前环境图像以及当前网络特征;
获取预构建的离线定位地图,所述离线定位地图包括重建图像以及所述重建图像关联的重建网络特征;
筛选与所述当前网络特征匹配的目标重建网络特征,并确定所述目标重建网络特征关联的目标重建图像;
在所述离线定位地图中获取所述目标重建图像对应的重建点云数据,并基于所述重建点云数据,计算所述当前环境图像对应的位姿信息;
根据所述位姿信息确定所述目标设备的位置信息,以实现对所述目标设备的定位。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述离线定位地图包括索引地图;所述筛选与所述当前网络特征匹配的目标重建网络特征,并确定所述目标重建网络特征关联的目标重建图像,包括:
根据所述当前网络特征在所述索引地图中进行粗定位处理,得到索引区域集合,所述索引区域集合包括多个索引区域,每个所述索引区域包括多个重建网络特征;
在所述索引区域集合对应的重建网络特征中筛选与所述当前网络特征匹配的目标重建网络特征;
通过所述目标重建网络特征在所述索引区域集合中确定目标索引区域,并获取与所述目标索引区域关联的目标重建图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述当前网络特征包括当前导航信号,所述根据所述当前网络特征在所述索引地图中进行粗定位处理,得到索引区域集合,包括:
根据所述当前导航信号在所述索引地图中确定第一索引区域;
确定所述索引地图中与所述第一索引区域在预设距离阈值之内的第二索引区域;
将所述第一索引区域和所述第二索引区域作为粗定位处理得到的索引区域集合。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述获取与所述目标索引区域关联的目标重建图像,还包括:
检测在所述离线定位地图中是否包含所述目标索引区域关联的目标重建图像;
如果检测到在所述离线定位地图中包含所述目标索引区域关联的目标重建图像,获取所述目标重建图像;
如果检测到在所述离线定位地图中不包含所述目标索引区域关联的目标重建图像,将所述当前环境图像以及所述当前网络特征作为所述目标设备的位置信息。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述当前网络特征包括当前无线网络指纹,所述重建网络特征包括重建无线网络指纹;
所述在所述索引区域集合对应的重建网络特征中筛选与所述当前网络特征匹配的目标重建网络特征,包括:
确定所述当前无线网络指纹对应的第一特征向量;
对所述第一特征向量与所述索引区域集合对应的重建无线网络指纹的第二特征向量进行相似度计算,得到指纹相似度数据;
对所述指纹相似度数据进行排序,确定最大指纹相似度数据;
将所述最大指纹相似度数据对应的重建网络特征、以及与所述最大指纹相似度数据的差值小于指纹相似度阈值的指纹相似度数据对应的重建网络特征,作为与所述当前网络特征匹配的目标重建网络特征。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述获取与所述目标索引区域关联的目标重建图像,包括:
确定所述当前环境图像对应的第一全局特征向量;
对所述第一全局特征向量与所述目标索引区域对应的重建图像的第二全局特征向量进行相似度计算,得到图像相似度数据;
将所述图像相似度数据大于图像相似度阈值的重建图像作为目标重建图像。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述在所述离线定位地图中获取所述目标重建图像对应的重建点云数据,包括:
获取所述目标重建图像对应的特征点数据;
根据所述特征点数据与所述离线定位地图中的重建点云数据的映射关系,获取所述目标重建图像对应的重建点云数据。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于OPPO广东移动通信有限公司,未经OPPO广东移动通信有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011454946.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。