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摘要
针对传统目标定位算法对车站人员检测识别和定位准确率低的问题，提出基于机器视觉算法的车站人员定位方法。首先对场景设置身份标识物，利用自底向上方法提取场景骨架；然后对骨架关节点信息进行检测，提取出车站人员感兴趣区域；之后通过机器视觉算法中的CaffeNet网络进行目标检测识别；最后对摄像机进行参数标定，获取相机内外参数，通过三角定位原理完成车站人员准确定位。实验表明，提出的定位方法与实际定位数据间的平均定位误差和相对误差分别为0.26 m和0.13 m。相较于传统的目标定位算法，本方法的目标识别和定位准确率最高可达97.85%,在此定位精度对比下，本算法的位置误差控制在1.1 m以内，本算法的定位误差均比CSI-MIMO定位算法和FIFS定位算法更小，定位精度更高。由此可知，本算法可实现车站人员的准确定位，满足车站人员实际位置感知需求，具备一定的可行性。
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