基于深度学习的北斗伪卫星与视频融合定位方法

作者：徐江涛; 朱道华; 毕晓甜; 孙云晓; 赵新冬; 蒋承伶

来源：无线电工程, 2023, 53(08): 1891-1900.

• 北斗伪卫星
• 视频定位
• 融合定位
• YOLO
• 无损卡尔曼滤波

室内定位服务是电网系统运行的关键环节之一，提供基于位置的服务可以有效帮助运检、安监和基建等电力系统运作流程。提出一种基于深度学习的视频定位系统，采用YOLO目标检测算法和深度简单在线实时跟踪算法，实现了对于室内人员的精准定位。在YOLO主干网络部分中加入了CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制模块以及GhostBottleneck轻量化模块，验证了不同模型类型下的检测效果并实现了性能的优化。提出了一种基于无损卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)的北斗伪卫星系统与视频定位的融合方法，可以实现2种定位结果的融合。实验表明，基于深度学习的视频定位与北斗伪卫星的融合室内定位方法解算精度较高、稳定性较强，可以满足电力系统的室内定位需求。