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摘要
传统室内定位技术多需提前铺设硬件设备，成本较高且对受控环境有一定要求，为此，该文提出一种融合深度学习和特征点识别的室内定位方法。首先利用手机等移动设备终端获得实时视频流，通过基于卷积神经网络的标志物识别器对视频流中的每帧图像进行标志物识别，从而获得其粗略位置，完成概略定位；其次，对视频流中每帧图像进行特征点识别，并与构建的环境特征信息库中带有位置信息的特征点进行匹配，计算其精确位置，完成精细定位。该方法完全基于图像识别，无须依赖硬件设备，对受控环境普适性较高，在Andriod移动设备终端的试验表明，该方法具有较高的准确性与稳定性。
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单位国家基础地理信息中心; 百度
