近幾年,“智慧旅游”的概念不斷深入人們的生活,智慧旅游通過(guò)現(xiàn)代化的信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)將旅游資源等相關(guān)的信息進(jìn)行集中化管理,為游客提供個(gè)性化的智能服務(wù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展和交通便利性的不斷提高,自助游逐漸成為人們旅游出行的最主要方式之一。然而,由于景點(diǎn)人文知識(shí)缺失,很多自助游客無(wú)法達(dá)到深度旅游的目的,常常只是停留在表面的走走看看。因此,研究開發(fā)一套集旅游、交通、餐飲、娛樂(lè)等要素于一體的移動(dòng)智慧旅游導(dǎo)覽系統(tǒng),具有相當(dāng)重要的研究?jī)r(jià)值。隨著移動(dòng)智能終端旅游應(yīng)用的高速發(fā)展,各種移動(dòng)智能終端開發(fā)技術(shù)也日趨成熟,很多移動(dòng)旅游APP也因此應(yīng)運(yùn)而生。然而,現(xiàn)有的APP系統(tǒng)的景點(diǎn)定位均是基于GPS信息實(shí)現(xiàn)的,GPS信息只能比較精確的反應(yīng)用戶的位置,而無(wú)法準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)到用戶所看到的景點(diǎn)上。因此,基于視覺(jué)檢索技術(shù)智慧旅游導(dǎo)覽系統(tǒng)被提出,通過(guò)引入基于視覺(jué)搜索緊湊描述子CDVS（Compact Descriptors of Visual Search）特征的視覺(jué)檢索技術(shù),結(jié)合移動(dòng)端的GPS信息,實(shí)現(xiàn)智能化的景點(diǎn)定位與識(shí)別功能。本文的主要研究工作包括三個(gè)方面。第一,提出了GPS和視覺(jué)檢索技術(shù)融合的景點(diǎn)智能定位... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

坐標(biāo)壓縮的順序圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-12-圖2-2倒排索引結(jié)構(gòu)示意圖2、圖像重排與幾何校驗(yàn)上述最常用的視覺(jué)檢索方法，對(duì)特征描述子的位置信息沒(méi)有重視，可是幾何信息在圖像匹配的準(zhǔn)確度中是非常重要的，故解決方法是在上述檢索的返回結(jié)果列表中，進(jìn)行幾何一致性校驗(yàn)來(lái)消除錯(cuò)誤匹配，隨機(jī)抽樣一致性算法（RandomSampleConsensus，RANSAC）就是其中最常用的算法。該算法運(yùn)用在檢索當(dāng)中的具體步驟是：先計(jì)算出兩張圖中所有的匹配點(diǎn)對(duì)，選取其中部分點(diǎn)對(duì)計(jì)算兩張圖的變換矩陣，然后通過(guò)不斷選取計(jì)算，得到一個(gè)最佳的變換矩陣，并計(jì)算其中正確匹配點(diǎn)的個(gè)數(shù)，個(gè)數(shù)越多說(shuō)明兩張圖越相似。除此之外，也有一些其他的方法，像采用霍夫金字塔進(jìn)行校驗(yàn)的。視覺(jué)檢索系統(tǒng)一般情況下僅執(zhí)行一次檢索并根據(jù)檢索的圖像返回結(jié)果，并且都會(huì)在興趣點(diǎn)檢測(cè)和特征量化的過(guò)程中引入噪聲。如果在檢索中加入這種算法，相當(dāng)于進(jìn)行二次檢索，從而能夠克服視覺(jué)單詞量化導(dǎo)致的性能損失。2.3Android開發(fā)技術(shù)Android系統(tǒng)是一個(gè)基于Linux的系統(tǒng)，使用軟件堆棧架構(gòu)設(shè)計(jì)模式，如圖2-3所示，Android架構(gòu)由四層組成：Linux內(nèi)核，Libraries支持庫(kù)和Android運(yùn)行時(shí)，APPlication應(yīng)用程序框架和APPlications應(yīng)用程序，位于封裝的下層

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-18-11270DisqrqrqriiiiLiVVssvv，(3-4)式中qis和ris表示對(duì)應(yīng)第i個(gè)變換后的維數(shù)Vq和Vr是否被選擇�？梢宰⒁獾酵ㄟ^(guò)上式的距離計(jì)算公式，可以比較不通長(zhǎng)度的描述子。因?yàn)橹恍枰獙?duì)同時(shí)被選擇的維數(shù)進(jìn)行比較。同時(shí)在文獻(xiàn)[30]的貪心分配算法，使得低比特的描述子同樣存在于高比特的描述子。對(duì)比其它的算法：在內(nèi)存消耗上，對(duì)比其他向量量化算法，低復(fù)雜度編碼算法在低內(nèi)存消耗，計(jì)算復(fù)雜度，以及在低比特上的表現(xiàn)使得它比向量量化算法更加簡(jiǎn)單和優(yōu)越；對(duì)比PTSVQ，低復(fù)雜度編碼算法中局部描述子變換在空間上消耗對(duì)比文獻(xiàn)[23]執(zhí)行矢量量化算法所需的中幾百KB和文獻(xiàn)[24]中執(zhí)行矢量量化算法所需的幾百M(fèi)B是微不足道到；在計(jì)算復(fù)雜度上，低復(fù)雜度算法比其它向量量化算法計(jì)算復(fù)雜度更低。BH1AH0AH2BH3BH9AH8AH10BH11BH12AH13AH15BH14BH4BH6AH5AH7圖3-2CDVS局部特征變換中興趣點(diǎn)周圍16個(gè)區(qū)域劃分圖圖3-3SIFT特征每個(gè)bins中直方圖統(tǒng)計(jì)的8個(gè)方向

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Android的“智慧旅游”手機(jī)APP開發(fā)[J]. 劉士潤(rùn),崔忠偉,韋萍萍,謝建國(guó).  電子技術(shù)與軟件工程. 2015(08)
[2]基于北斗和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧旅游應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 敬鉛,孔新兵.  移動(dòng)通信. 2013(15)

碩士論文
[1]智慧旅游系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 張順亮.電子科技大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3033743