伴隨智慧城市的發(fā)展進步,人們對空間位置準確獲取的需求越來越急迫。當前室外定位方法以衛(wèi)星導航定位（Global Navigation Satellite System,GNSS）為主,主要包括美國GPS、俄羅斯GLONASS、中國的北斗系統(tǒng)等。但其定位精度和應用受限于信號在傳輸中衰減,特別是在城區(qū)中高密度建筑等遮擋嚴重的建成區(qū)。目前流行的可公開獲取的街景影像可以展示城市場景的精細畫質和全要素信息,集成計算機視覺和GIS技術,為城市中空間位置定位提供了新的方法——視覺定位。針對傳統(tǒng)視覺定位中依賴三維建模、實時性不高的問題,本文研究一種基于城市街景影像的視覺定位方法,借助城市街景影像完成數(shù)字圖像到地理空間的映射,從而實現(xiàn)空間位置的準確獲取。本文主要開展的研究內(nèi)容如下:根據(jù)網(wǎng)絡街景影像的開放性特點,確定城市街景影像數(shù)據(jù)源及主要參數(shù)需求,研究了基于百度地圖開發(fā)接口的街景影像本地化存儲方案。完成研究區(qū)域的街景數(shù)據(jù)獲取工作,并對原始街景數(shù)據(jù)進行灰度化圖像預處理。分析街景影像的特點,深入討論街景影像特征描述算法的選擇標準。SIFT特征具有較好的尺度、光照、旋轉、平移不變特性,論文以SIFT特征為特征描... 

【文章來源】：北京建筑大學北京市

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術路線流程圖

第 2 章 城市街景影像數(shù)據(jù)獲取與預處理第 2 章 城市街景影像數(shù)據(jù)獲取與預處理2.1 研究數(shù)據(jù)概述本文研究主要基于百度地圖街景服務所得數(shù)據(jù)，通過其面向公眾的開放SDK獲得。百度地圖是我國主要的在線地圖服務商，其街景數(shù)據(jù)覆蓋全面，更新周期短、地理坐標精度高。因此，本文將百度街景作為研究數(shù)據(jù)，進行視覺定位算法研究。百度地圖街景數(shù)據(jù)在北京市西城區(qū)的覆蓋情況如圖 2-1 所示，藍色區(qū)域表示已有街景覆蓋。由圖 2-1可以看出百度地圖的街景服務在北京市西城區(qū)覆蓋的城市道路較全面。

圖 2-2 坐標轉換前后在百度地圖上的位置g.2-2 Position on Baidu map before and after the coordinate transforma盡可能減少車輛、行人，將俯仰角設置為 10°，同時將默。所需參數(shù)設置如表 2-1 所示。表 2-1 街景網(wǎng)站開發(fā)參數(shù)設置Tab.2-1 Street View Website Development Preferences定義 意義描述 數(shù)據(jù)格式示例tion 經(jīng)緯度坐標 (116.401925,39.913703)v 全景圖旋轉 Heading:270,Pitch:10ons 相關控件 navigationControl: false位角 Yaw 是指拍攝點的指北方向線與視角方向線間順時針標點推算得知，在街景影像瀏覽導航時用于確定街景的前學中可由坐標反算得出，假設有 A、B 兩個坐標，則坐標2-1）所示： α = tan

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于智能手機的室內(nèi)定位技術的發(fā)展現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)[J]. 陳銳志,陳亮.  測繪學報. 2017(10)
[2]基于K近鄰法的WiFi定位研究與改進[J]. 吳澤泰,蔡仁欽,徐書燕,吳小思,傅予力.  計算機工程. 2017(03)
[3]輕便型移動測量系統(tǒng)在鄉(xiāng)村地形測量中的應用[J]. 盧秀山,謝欣鵬,劉如飛.  測繪科學. 2016(10)
[4]Android手機GPS和A-GPS定位精度分析[J]. 畢京學,甄杰,郭英.  測繪通報. 2016(07)
[5]基于多策略的微博位置數(shù)據(jù)獲取方法研究[J]. 楊飛,江南,李響,張晶,戴兵.  測繪科學技術學報. 2016(02)
[6]基于視覺的目標檢測與跟蹤綜述[J]. 尹宏鵬,陳波,柴毅,劉兆棟.  自動化學報. 2016(10)
[7]大范圍CORS網(wǎng)的GNSS實時定位算法研究[J]. 李磊,徐愛功,祝會忠,徐宗秋.  測繪科學. 2016(05)
[8]室內(nèi)定位方法綜述[J]. 席瑞,李玉軍,侯孟書.  計算機科學. 2016(04)
[9]非視距環(huán)境下室內(nèi)RFID標簽定位算法研究[J]. 沈郭浩,馬永濤,劉開華,趙宇.  計算機工程與科學. 2016(03)
[10]移動道路測量技術在數(shù)字城管建設中的應用[J]. 宋楊,曾凡洋,高志國.  測繪工程. 2016(02)

博士論文
[1]圖像局部特征匹配性能增強研究[D]. 周保余.吉林大學 2017
[2]基于內(nèi)容的大規(guī)模圖像檢索技術研究[D]. 魏本昌.華中科技大學 2015

碩士論文
[1]基于聚類算法的室內(nèi)地點識別方法研究[D]. 龍學雄.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[2]基于圖像檢索的導游系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 黃憶旻.蘇州大學 2016
[3]基于視覺的室內(nèi)高效定位研究[D]. 劉禮.電子科技大學 2015
[4]基于詞袋模型和詞匯樹的圖像檢索技術研究[D]. 黃韻.西安電子科技大學 2014
[5]基于圖像檢索的博物館導覽系統(tǒng)的研究和實現(xiàn)[D]. 徐政.中山大學 2014
[6]基于SIFT的圖像配準與拼接技術研究[D]. 袁杰.南京理工大學 2013
[7]基于SIFT特征點的圖像匹配算法[D]. 吳偉交.華中科技大學 2013
[8]基于SIFT的車載導航圖像匹配方法[D]. 胡俊.國防科學技術大學 2010
[9]層次聚類算法的研究及應用[D]. 段明秀.中南大學 2009
[10]基于圖像配準的SIFT算法研究與實現(xiàn)[D]. 陳志雄.武漢理工大學 2008



本文編號：3040979