节点文献

利用CNN实现室内人行/车行定位方法切换下的行为状态识别

免费订阅

【作者】 顾芷宁吉福龙呙维朱欣焰郭艳

【Author】 GU Zhining;JI Fulong;GUO Wei;ZHU Xinyan;GUO Yan;State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University;Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology;National Network SiJiShenWang Location Service (Beijing) Co.,Ltd.;

【机构】 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室地球空间信息技术协同创新中心国网思极神往位置服务(北京)有限公司

【摘要】 不同运动状态的语义信息,可以为室内定位提供更加丰富的参考从而进一步辅助并提高定位的可用性和高精度性。本文以此为出发点,获取语义信息并基于CNN(convolutional neural network)来识别目标体当前的状态行为(选取4种状态:静止、车行、步行和其他),进而为室内定位提供依据不同运动状态实现相应定位切换的方法。以武汉大学某地下停车场为研究区,结果表明,与SVM(support vector machines)相比,基于CNN实现行为状态识别能取得更好效果。本研究对室内环境下对所有目标使用单一定位算法实现定位的思想进行了拓展,将室内定位和情景语义进行结合,使得面向用户的定位服务更加智能化、情景化。

【基金】 国家重点研发计划(2016YFB0502203)
【所属期刊栏目】 技术研究 (2020年03期)
  • 【DOI】10.14188/j.2095-6045.2018202
  • 【分类号】TP183;TN92
  • 【下载频次】47
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

浏览历史:
下载历史: