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申请/专利权人：广州欧科信息技术股份有限公司

摘要：本发明提供一种室内定位方法、终端以及存储介质，该室内定位方法包括：S101：根据关键帧图像构建状态转移矩阵、共视图，并利用关键帧图像中特征向量的全局排序结果构建特征向量匹配模型；S102：矫正拍摄的图像，获取图像矫正后的特征向量和相机参数，根据特征向量、特征向量匹配模型计算查询向量，获取特征向量对应的匹配点集；S103：根据匹配点集、状态转移矩阵以及查询向量计算每个特征向量的2D‑3D点对，通过2D‑3D点对、相机参数计算相机的位姿以实现室内定位。本发明无需大量布设定位设备，大幅降低了定位成本，对环境的要求低，扩展了室内定位的应用范围，并且通过全局匹配的方式提高了匹配的准确性，定位精度高，提高了用户的使用体验。

主权项：1.一种室内定位方法，其特征在于，所述室内定位方法包括：S101：根据关键帧图像构建状态转移矩阵、共视图，并利用关键帧图像中特征向量的全局排序结果构建特征向量匹配模型；S102：矫正拍摄的图像，获取图像矫正后的特征向量和相机参数，根据所述特征向量、特征向量匹配模型计算查询向量，获取所述特征向量对应的匹配点集；S103：根据所述匹配点集、状态转移矩阵以及查询向量计算每个所述特征向量的2D-3D点对，通过所述2D-3D点对、相机参数计算相机的位姿以实现室内定位；所述根据关键帧图像构建状态转移矩阵、共视图，并利用关键帧图像中特征向量的全局排序结果构建特征向量匹配模型，包括：构建地图的坐标系，将关键帧图像对应的点云叠加到地图中，提取并过滤所述关键帧图像中的特征向量，根据所述特征向量归属的关键帧图像以及所述关键帧图像的顺序将关键帧序号、全局序号赋予所述特征向量，由此得到各个特征向量在所述地图中的3D点对构成稀疏地图，其中，当多个关键帧图像都有同一特征向量时，将所述多个关键帧图像的序号都赋予该特征向量，所述全局序号根据特征向量在关键帧图像中的图像坐标顺序从左到右，从上到下进行编号排列；初始化状态转移矩阵，使其中的元素的值表示该元素所在列相对应的特征向量可见时，该元素所在行相对应的特征向量可见的概率，根据所述特征向量的关键帧序号个数获取所述状态转移矩阵中每个元素的值，并对所述状态转移矩阵的每一列进行标准化处理，使得每一列的概率总和等于1而得到共视图，其中，所述状态转移矩阵为所述稀疏地图对应的稀疏矩阵，且按照所述全局序号排列各行和各列；对所有的特征向量按全局序号大小升序排列获得特征向量的全局排序结果，并对所有的特征向量使用flann方法得到特征向量匹配模型；所述根据所述特征向量、特征向量匹配模型计算查询向量，获取所述特征向量对应的匹配点集，包括：根据所述特征向量匹配模型获取所述地图中与所述特征向量匹配的3D点，计算每个3D点被匹配的相似度总和，根据所述相似度总和获取查询向量，其中包括，根据匹配排序结果，每个特征向量获取预设数量个最匹配的3D点，根据该3D点形成特征向量的匹配点集；将每个3D点被匹配的相似度总和组合而获取到查询向量；所述根据所述匹配点集、状态转移矩阵以及查询向量计算每个所述特征向量的2D-3D点对，通过所述2D-3D点对、相机参数计算相机的位姿以实现室内定位，包括：根据所述状态转移矩阵、查询向量对所述匹配点集中的3D点进行降序排序，获取降序排序中前两个3D点的距离比，根据所述距离比获取每个特征向量的2D-3D点对，其中包括：获取前两个3D点和特征向量之间的距离，判断第一个3D点对应的距离与第二个3D点对应的距离之比是否小于预设值；若是，则将所述特征向量与第一个3D点形成2D-3D点对；若否，则舍弃所述特征向量。

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