基于Wi-Fi指纹与视觉融合的室内交通定位

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基于Wi-Fi指纹与视觉融合的室内交通定位

张帆, 胡钊政, 陈佳良, 李飞, 谢静茹

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张帆, 胡钊政, 陈佳良, 李飞, 谢静茹. 基于Wi-Fi指纹与视觉融合的室内交通定位[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 61-69,100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.008

引用本文:

张帆, 胡钊政, 陈佳良, 李飞, 谢静茹. 基于Wi-Fi指纹与视觉融合的室内交通定位[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 61-69,100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.008

ZHANG Fan, HU Zhaozheng, CHEN Jialiang, LI Fei, XIE Jingru. Indoor Traffic Positioning Based on Wi-Fi Fingerprint and Visual Fusion[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 61-69,100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.008

Citation:

ZHANG Fan, HU Zhaozheng, CHEN Jialiang, LI Fei, XIE Jingru. Indoor Traffic Positioning Based on Wi-Fi Fingerprint and Visual Fusion[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 61-69,100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.008

张帆, 胡钊政, 陈佳良, 李飞, 谢静茹. 基于Wi-Fi指纹与视觉融合的室内交通定位[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 61-69,100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.008

引用本文:

张帆, 胡钊政, 陈佳良, 李飞, 谢静茹. 基于Wi-Fi指纹与视觉融合的室内交通定位[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 61-69,100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.008

ZHANG Fan, HU Zhaozheng, CHEN Jialiang, LI Fei, XIE Jingru. Indoor Traffic Positioning Based on Wi-Fi Fingerprint and Visual Fusion[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 61-69,100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.008

Citation:

ZHANG Fan, HU Zhaozheng, CHEN Jialiang, LI Fei, XIE Jingru. Indoor Traffic Positioning Based on Wi-Fi Fingerprint and Visual Fusion[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 61-69,100. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.008

基于Wi-Fi指纹与视觉融合的室内交通定位

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.008

武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉 430063
武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉 430063
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武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉 430063
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基金项目:

国家自然科学基金项目

湖北省留学人员科技活动项目

中图分类号: TP394.1 U495
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出版历程
- 刊出日期: 2019-06-28

Indoor Traffic Positioning Based on Wi-Fi Fingerprint and Visual Fusion

摘要: 为解决室内交通在GPS盲区情况下的定位问题,将Wi-Fi指纹定位与视觉定位相结合,研究了一种高精度室内交通定位方法.在离线阶段,在Wi-Fi采样点处采集无线AP的MAC地址及其采样点坐标,生成Wi-Fi位置指纹数据库,然后采集定位区域内的所有门牌图片,生成训练图像集,计算出训练图像的SURF与ORB全局特征描述符,并与标志采样点坐标共同构成视觉定位数据库.在定位阶段,采集待定位点的实测指纹及被测试图像,利用指纹匹配算法得到待定位区域的范围及坐标,再利用图像特征匹配算法与KNN算法在训练图像集中得到与被测试图像相匹配的训练图像,即匹配图像,通过查询视觉定位数据库得到视觉定位范围及坐标.当匹配图像的坐标位于Wi-Fi定位范围内,将视觉定位坐标作为最终的定位参考坐标,反之将Wi-Fi定位坐标作为最终的定位参考坐标.实验选取了不同的室内交通环境对算法进行验证,定位误差为0 m的占比为82%,误差在6 m之内的占比为12%,误差在6~10 m之内的占比为6%;平均定位误差为0.75 m,而且在线平均定位耗时仅为0.56 s,能实现鲁棒的高精度的室内交通定位需求.
- 交通信息 /
- 室内定位 /
- Wi-Fi指纹 /
- 视觉定位 /
- 全局特征

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