【摘 要】
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定位在人们的生活中越来越重要,目前有常见的GPS、WIFI、雷达、传感器的定位方法,这些方法受限于信号覆盖、和应用成本等,在使用上有一定的局限性。基于计算机视觉的空间定位则在环境适应性方面具有独特优势,设备简单、成本低,因而有广泛的应用前景。基于视觉的定位有单目和双目两种,单目视觉定位对设备要求更低且部署灵活,而更具推广价值。该方法通过在多幅图像内容匹配的基础上反演相机拍摄的位置、角度来实现定位。
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定位在人们的生活中越来越重要,目前有常见的GPS、WIFI、雷达、传感器的定位方法,这些方法受限于信号覆盖、和应用成本等,在使用上有一定的局限性。基于计算机视觉的空间定位则在环境适应性方面具有独特优势,设备简单、成本低,因而有广泛的应用前景。基于视觉的定位有单目和双目两种,单目视觉定位对设备要求更低且部署灵活,而更具推广价值。该方法通过在多幅图像内容匹配的基础上反演相机拍摄的位置、角度来实现定位。图像匹配是单目视觉定位的关键技术,需解决误匹配、计算量大、匹配率低等问题。目标数量少参照物数量少和光照复杂等实际应用场景加大了图像匹配难度,上述问题更加突出。本文针对单目视觉定位的图像匹配问题,利用注意力机制对数据中具有更多有价值信息的位置增加关注度,使得图像匹配算法获得更加稳定的特征向量,提高匹配的准确性。在位置反演方面,使用GAN算法扩充室内应用场景数据集,为Pn P位置反演算法提供更多的参考点,从而提高空间定位精度与实用性。本文提出的算法,在公开数据集和构造的室内数据集上都有进行评估与验证。本文主要研究工作及成果如下:（1）基于注意力机制的Key.Net图像匹配改进。Key.Net算法将先验知识和浅层多尺度CNN网络结合,通过神经网络来表达人的先验知识,但是多通道卷积过程中,没有突出不同通道的重要性。本文将Key.Net算法与CBAM算法结合,提高了对于特征向量求取的准确性。另外针对视觉定位的图像匹配可能出现的欠匹配问题,采用迭代策略,在特征点稀疏的图像中找到更多的匹配点。（2）引入多尺度的图像匹配算法改进。带有注意力机制的Key.Net算法较好地把先验知识融合进浅层CNN网络,但由于网络深度多尺度特征不够丰富。视觉定位环境应用中存在大的尺度差异,受SIFT算法中高斯金字塔的启发,本文将多尺度信息引入Key.Net算法,即ATKey.Net。模型在Image Net数据集上进行训练,用HPatches基准进行测试,结果表明该算法在可重复性和匹配性能方面优于基线算法。（3）位置反演方法改进。数据样本量对位置反演的精度有很大的影响。本文基于GAN算法对用于位置反演的数据进行扩增,并应用于Pn P算法,改善了3D到2D点由于数据量少导致位置精度低的问题。（4）基于ATKey.Net图像匹配算法和Pn P算法的视觉定位应用。将所提出的ATKey.Net算法和不同的图像匹配算法用于Aachen Day-Night数据集求取特征向量,并使用Pn P算法进行相机位置反演。实验表明在视觉定位精度上所提出的算法对比基线算法具有优越性。
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