Sammanfattning av denna webbsida: Att exakt bestämma fotgängares läge i inomhusmiljöer med hjälp av konsumentsmartphones är ett viktigt steg i utvecklingen av allestädes närvarande lokaliseringstjänster. Många olika kartmatchningsmetoder har kombinerats med dödräkning (PDR) för att uppnå lågkostnads- och partisk-fri fotgängarspårning. Detta fungerar dock endast i områden med täta kartbegränsningar och felet ackumuleras i öppna områden. För att uppnå tillförlitlig lokalisering utan kartbegränsningar föreslås i detta dokument en förbättrad bildbaserad lokalisering med hjälp av estimering av gångbanan. Den bildbaserade lokaliseringen återvinner kamerans pose från 2D-3D-korrespondenserna mellan 2D-bildpositionerna och scenmodellens 3D-punkter, som tidigare rekonstruerats av en struktur-from-motion (SfM) rörledning. Detta gör det möjligt för oss att bestämma den ursprungliga platsen och eliminera det ackumulativa felet i PDR när en bild registreras med lyckat resultat. Bilden är dock inte alltid registrerad eftersom den traditionella 2D-till-3D-matchningen avvisar fler och mer korrekta matchningar när scenen blir stor. Vi antar därför en robust strategi för bildregistrering som återvinner initialt oregistrerade bilder genom att integrera 3D-till-2D-sökning. I processen antas information om synlighet och medsynlighet för att förbättra effektiviteten när man söker efter korrespondenser från båda sidor. Den föreslagna metodens prestanda utvärderades genom flera experiment och resultaten visar att den kan erbjuda mycket acceptabla lokaliseringsresultat för fotgängare i långsiktig spårning, med ett fel på endast 0,56 m, utan behov av särskild infrastruktur.
I REF beskrev författarna ett tillvägagångssätt som återvann kamerans pose från 2D-punkterna, bildpositionerna och 3D-punkterna i scenmodellens korrespondens för att få den ursprungliga platsen och eliminera det ackumulativa felet när en bild registrerades med lyckat resultat.
Image-Based Localization Aided Indoor Pedestrian Trajectory Estimation Using Smartphones
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}