CN113283285A - 一种基于图像识别技术精确地址定位的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,通过车载街景数据采集设备采集街景图片;对经分类后街景照片进行建筑特征线提取、道路特征线提取、道路标识线提取、地标特征线提取,从而构建算法模型;构建的算法模型上传到远程云端服务器;通过便携通讯终端拍摄街景,将拍摄到的街景图片发送到远程云端服务器与预设算法模型所集合中的街景图片执行图像识别匹配;匹配后的街景图片在确定好精确的地理位置后,上传定位数据到远程云端服务器。本发明当工作人员在巡查时,遇到需要处置的情况,使用现有便携通讯终端拍摄当前街景图片,街景识别单元根据当前街景图片,结合卫星定位数据抽取地图标准街景图片,计算出准确位置。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域,尤其涉及一种基于图像识别技术精确地址定位的方法。
背景技术
图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术,是应用深度学习算法的一种实践应用,图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为,识别某个图像,必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式,又叫模板。
在工作人员进行巡查时,遇到异常情况需要及时向指挥中心报告所处准确位置。
目前主要的做法有两个,一是通过电话口头报告所处位置,二是通过便携通讯终端发送定位信息,电话报告由于是口头说明,位置误差非常大;专业便携通讯终端发送定位相对准确,但由于卫星定位系统的精度限制,位置误差一般在3到5米,个别复杂路况如高架桥下,涵洞隧道等,位置误差会达10米以上甚至完全无法定位。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在“定位精度较差,特别对于复杂路况如高架桥、涵洞隧道等,位置误差更大甚至完全无法定位”的缺点,而提出一种基于图像识别技术精确地址定位的方法。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,包括以下步骤:
S1:通过车载街景数据采集设备采集街景图片,且交通工具进行匀速巡航拍摄,其中拍摄时间选取白天段与黑夜段两组时间段,从中选取标准街景图片,并标注详细的地理位置,选择性标注实际典型照片与地图街景图片,以及地图实际准确位置的对应关系,然后对采集的街景照片进行分类;
S2:对经分类后街景照片进行建筑特征线提取、道路特征线提取、道路标识线提取、地标特征线提取,从而构建算法模型,对地图街景进行高效识别;
S3:将步骤2中构建的算法模型上传到远程云端服务器,经过云端服务器进行备份存储后,再将建立的算法模型数据进行导出,通过互联网的方式推送到到便携通讯终端;
S4:通过便携通讯终端拍摄街景,将拍摄到的街景图片发送到远程云端服务器与预设算法模型所集合中的街景图片执行图像识别匹配,当拍摄到的街景图片与所述算法模型集合中的任一目标街景图片匹配时,获取为便携通讯终端所拍摄的街景图片标记的精确位置,从而实现算法模型计算精确定位,若没有找到匹配图像,则提示重新获取实时场景图像;
S5:经过匹配后的街景图片在确定好精确的地理位置后,通过算法模型自动上传定位数据到远程云端服务器,指挥中心通过远程云端服务器对地理数据进行及时的调取。
优选的,所述基于图像识别技术精确地址定位的方法通过定位系统进行识别定位,该定位系统包括:采集通信终端、远程云端服务器、便携通讯终端,所述采集通信终端包括:图像采集单元、图像处理单元、图像发送单元,所述远程云端服务器包括:数据存储单元、核心处理器单元;所述便携通讯终端包括:街景摄影单元、图像匹配单元、街景识别单元。
优选的,所述图像采集单元用于车载街景数据采集,其中所述车载数据采集所应用的设备包括:三维激光扫描仪和全景相机。
优选的,所述图像处理单元用于对选取标准街景图片标注详细的地理位置,然后对采集的街景照片进行分类。
优选的,所述图像发送单元用于发送图像处理单元所处理后的图像信息至数据库存储单元。
优选的,所述数据库存储单元用于存储地理位置相关信息,并对导出的算法模型数据进行导出。
优选的,所述核心处理器单元用于对经过采集后分类的街景照片进行建筑特征线提取、道路特征线提取、道路标识线提取、地标特征线提取,从而构建算法模型。
优选的,所述街景摄影单元采用为手机、导航仪等具有摄像头的设备,利用设备终端的高清摄像头组件获取前方高清实时街景作为校正路图。
优选的,所述图像匹配单元用于将拍摄到的街景图片与预设算法模型所集合中的街景图片执行图像识别匹配,当拍摄到的街景图片与所述算法模型集合中的任一目标街景图片匹配时,当匹配完成后将匹配数据发送至街景识别单元。
优选的,所述街景识别单元根据当前匹配好的街景图片,结合卫星定位数据抽取地图标准街景图片,自动识别比对当前街景图片,计算出准确位置。最后街景识别模块自动上传准确定位信息到指挥中心云服务器。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、当工作人员在巡查时,遇到需要处置的情况,使用现有便携通讯终端拍摄当前街景图片,街景识别单元根据当前街景图片,结合卫星定位数据抽取地图标准街景图片,自动识别比对当前街景图片,计算出准确位置。最后街景识别单元自动上传准确定位信息到指挥中心云服务器,若没有找到匹配图像,则提示重新获取实时场景图像,容错效率高,定位十分精确。
2、本发明识别速度快,响应速度可以达到秒级;精度高,定位精度可以精确到0.1米,可适应性高,既可以应用在阴雨,冰雪等异常天气下,也可以在高架桥下,隧道涵洞等无卫星信号的环境下正常使用,不需要增加额外设备,部署成本低;不改变现有便携通讯终端的使用方式,方便易用。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法的流程示意图;
图2为本发明提出的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法的定位系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
参照图1-2,一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,包括以下步骤:
S1:通过车载街景数据采集设备采集街景图片,且交通工具进行匀速巡航拍摄,其中拍摄时间选取白天段与黑夜段两组时间段,从中选取标准街景图片,并标注详细的地理位置,选择性标注实际典型照片与地图街景图片,以及地图实际准确位置的对应关系,然后对采集的街景照片进行分类;
S2:对经分类后街景照片进行建筑特征线提取、道路特征线提取、道路标识线提取、地标特征线提取,从而构建算法模型,对地图街景进行高效识别;
S3:将步骤2中构建的算法模型上传到远程云端服务器,经过云端服务器进行备份存储后,再将建立的算法模型数据进行导出,通过互联网的方式推送到到便携通讯终端;
S4:通过便携通讯终端拍摄街景,将拍摄到的街景图片发送到远程云端服务器与预设算法模型集合中的街景图片执行图像识别匹配,当拍摄到的街景图片与算法模型集合中的任一目标街景图片匹配时,获取为便携通讯终端拍摄的街景图片标记的精确位置,从而实现算法模型计算精确定位,若没有找到匹配图像,则提示重新获取实时场景图像;
S5:经过匹配后的街景图片在确定好精确的地理位置后,通过算法模型自动上传定位数据到远程云端服务器,指挥中心通过远程云端服务器对地理数据进行及时的调取。
基于图像识别技术精确地址定位的方法通过定位系统进行识别定位,该定位系统包括:采集通信终端、远程云端服务器、便携通讯终端,采集通信终端包括:图像采集单元、图像处理单元、图像发送单元,远程云端服务器包括:数据存储单元、核心处理器单元;便携通讯终端包括:街景摄影单元、图像匹配单元、街景识别单元。
图像采集单元用于车载街景数据采集,其中车载数据采集应用的设备包括:三维激光扫描仪和全景相机,图像处理单元用于对选取标准街景图片标注详细的地理位置,然后对采集的街景照片进行分类,图像发送单元用于发送图像处理单元处理后的图像信息至数据库存储单元,数据库存储单元用于存储地理位置相关信息,并对导出的算法模型数据进行导出,核心处理器单元用于对经过采集后分类的街景照片进行建筑特征线提取、道路特征线提取、道路标识线提取、地标特征线提取,从而构建算法模型。
街景摄影单元采用为手机、导航仪等具有摄像头的设备,利用设备终端的高清摄像头组件获取前方高清实时街景作为校正路图,图像匹配单元用于将拍摄到的街景图片与预设算法模型集合中的街景图片执行图像识别匹配,当拍摄到的街景图片与算法模型集合中的任一目标街景图片匹配时,当匹配完成后将匹配数据发送至街景识别单元,街景识别单元根据当前匹配好的街景图片,结合卫星定位数据抽取地图标准街景图片,识别速度快,响应速度可以达到秒级,自动识别比对当前街景图片,计算出准确位置,最后街景识别模块自动上传准确定位信息到指挥中心云服务器。
本发明中,当工作人员在巡查时,遇到需要处置的情况,使用现有便携通讯终端拍摄当前街景图片,街景识别单元根据当前街景图片,结合卫星定位数据抽取地图标准街景图片,自动识别比对当前街景图片,计算出准确位置。最后街景识别单元自动上传准确定位信息到指挥中心云服务器,若没有找到匹配图像,则提示重新获取实时场景图像,容错效率高,定位十分精确,识别速度快,响应速度可以达到秒级;精度高,定位精度可以精确到0.1米,可适应性高,既可以应用在阴雨,冰雪等异常天气下,也可以在高架桥下,隧道涵洞等无卫星信号的环境下正常使用,不需要增加额外设备,部署成本低;不改变现有便携通讯终端的使用方式,方便易用。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:通过车载街景数据采集设备采集街景图片,且交通工具进行匀速巡航拍摄,其中拍摄时间选取白天段与黑夜段两组时间段,从中选取标准街景图片,并标注详细的地理位置,选择性标注实际典型照片与地图街景图片,以及地图实际准确位置的对应关系,然后对采集的街景照片进行分类;
S2:对经分类后街景照片进行建筑特征线提取、道路特征线提取、道路标识线提取、地标特征线提取,从而构建算法模型,对地图街景进行高效识别;
S3:将步骤2中构建的算法模型上传到远程云端服务器,经过云端服务器进行备份存储后,再将建立的算法模型数据进行导出,通过互联网的方式推送到到便携通讯终端;
S4:通过便携通讯终端拍摄街景,将拍摄到的街景图片发送到远程云端服务器与预设算法模型所集合中的街景图片执行图像识别匹配,当拍摄到的街景图片与所述算法模型集合中的任一目标街景图片匹配时,获取为便携通讯终端所拍摄的街景图片标记的精确位置,从而实现算法模型计算精确定位,若没有找到匹配图像,则提示重新获取实时场景图像;
S5:经过匹配后的街景图片在确定好精确的地理位置后,通过算法模型自动上传定位数据到远程云端服务器,指挥中心通过远程云端服务器对地理数据进行及时的调取。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,其特征在于,所述基于图像识别技术精确地址定位的方法通过定位系统进行识别定位,该定位系统包括:采集通信终端、远程云端服务器、便携通讯终端,所述采集通信终端包括:图像采集单元、图像处理单元、图像发送单元,所述远程云端服务器包括:数据存储单元、核心处理器单元;所述便携通讯终端包括:街景摄影单元、图像匹配单元、街景识别单元。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,其特征在于,所述图像采集单元用于车载街景数据采集,其中所述车载数据采集所应用的设备包括:三维激光扫描仪和全景相机。
4.根据权利要求2所述的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,其特征在于,所述图像处理单元用于对选取标准街景图片标注详细的地理位置,然后对采集的街景照片进行分类。
5.根据权利要求2所述的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,其特征在于,所述图像发送单元用于发送图像处理单元所处理后的图像信息至数据库存储单元。
6.根据权利要求2所述的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,其特征在于,所述数据库存储单元用于存储地理位置相关信息,并对导出的算法模型数据进行导出。
7.根据权利要求2所述的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,其特征在于,所述核心处理器单元用于对经过采集后分类的街景照片进行建筑特征线提取、道路特征线提取、道路标识线提取、地标特征线提取,从而构建算法模型。
8.根据权利要求2所述的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,其特征在于,所述街景摄影单元采用为手机、导航仪等具有摄像头的设备,利用设备终端的高清摄像头组件获取前方高清实时街景作为校正路图。
9.根据权利要求2所述的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,其特征在于,所述图像匹配单元用于将拍摄到的街景图片与预设算法模型所集合中的街景图片执行图像识别匹配,当拍摄到的街景图片与所述算法模型集合中的任一目标街景图片匹配时,当匹配完成后将匹配数据发送至街景识别单元。
10.根据权利要求2所述的一种基于图像识别技术精确地址定位的方法,其特征在于,所述街景识别单元根据当前匹配好的街景图片,结合卫星定位数据抽取地图标准街景图片,自动识别比对当前街景图片,计算出准确位置。最后街景识别模块自动上传准确定位信息到指挥中心云服务器。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113963285A (zh) * | 2021-09-09 | 2022-01-21 | 济南金宇公路产业发展有限公司 | 一种基于5g的道路养护方法及设备 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107024980A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-08-08 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于增强现实的用户位置定位方法及装置 |
CN107421507A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-12-01 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 街景数据采集测量方法 |
CN109520500A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-26 | 南京航空航天大学 | 一种基于终端拍摄图像匹配的精确定位及街景库采集方法 |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107024980A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-08-08 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于增强现实的用户位置定位方法及装置 |
CN107421507A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-12-01 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 街景数据采集测量方法 |
CN109520500A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-03-26 | 南京航空航天大学 | 一种基于终端拍摄图像匹配的精确定位及街景库采集方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113963285A (zh) * | 2021-09-09 | 2022-01-21 | 济南金宇公路产业发展有限公司 | 一种基于5g的道路养护方法及设备 |
CN113963285B (zh) * | 2021-09-09 | 2022-06-10 | 山东金宇信息科技集团有限公司 | 一种基于5g的道路养护方法及设备 |
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