一种视觉与惯性协同的室内多行人目标定位方法

作者:张星; 刘涛*; 孙龙培; 李清泉; 方志祥
来源:武汉大学学报(信息科学版), 2021, 46(05): 672-680.
DOI:10.13203/j.whugis20200454

摘要

多行人目标连续定位与跟踪是大型室内空间安全防护、应急疏散、位置服务等应用领域共同关注的问题。基于固定相机的视觉监测是室内空间人流探测与行人定位的重要方式。然而现有单目视觉行人探测存在行人漏检、易受视觉盲区影响、行人身份难以确定等问题。针对这些问题,提出了一种结合视觉信息与惯性信息的主被动协同定位方法。该方法首先利用视觉行人检测算法探测视频图像中的多行人目标位置,构建像素-世界坐标转换模型,实现行人的被动视觉探测与空间定位。同时,利用智能手机惯性传感器感知行人的运动行为。在此基础上,分别利用视觉和惯性特征构建行人运动行为特征序列,通过特征序列匹配实现多目标行人的身份匹配,以及视觉和惯性信息的协同定位。实验结果表明,所提出的视觉与惯性协同定位方法能够实现多行人目标的身份匹配,协同定位平均精度约为25 cm,能够显著提升单纯视觉被动定位的连续性,减少行人漏检和视觉盲区的影响。

  • 单位
    武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室; 河南财经政法大学; 深圳大学

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