文献

J-GLOBAL ID：201902231061170325   整理番号：19A2384995

Wi-Fi指紋と視覚融合に基づく室内交通定位【JST・京大機械翻訳】

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

著者 (5件)： Zhang Fan (武漢理工大学智能交通系統研究中心 武漢 430063) ,  Hu Zhaozheng (武漢理工大学智能交通系統研究中心 武漢 430063) ,  Chen Jialiang (武漢理工大学智能交通系統研究中心 武漢 430063) ,  Li Fei (武漢理工大学智能交通系統研究中心 武漢 430063) ,  Xie Jingru (武漢理工大学智能交通系統研究中心 武漢 430063)
資料名： Jiaotong Xinxi yu Anquan  (Jiaotong Xinxi yu Anquan)
巻： 37  号： 3  ページ： 61-69,100  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3145A  ISSN： 1674-4861  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 屋内交通のGPSブラインド区域における位置確認問題を解明するために,Wi-Fi指紋位置確認と視覚位置決めを組合せて,高精度の屋内交通位置確認方法を研究した。オフライン段階において,Wi-Fiサンプリング点において,無線APのMACアドレスとそのサンプリング点座標を収集して,Wi-Fi位置指紋データベースを生成し,次に,位置領域内のすべてのナンバー画像を収集して,訓練画像集合を生成して,訓練画像のSURFとORBのグローバル特徴ディスクリプタを計算した。標識サンプリング点座標と共同して,視覚位置決めデータベースを構築した。位置確認の段階において,位置確認点の計測指紋と試験画像を収集し,指紋マッチングアルゴリズムを用いて,位置決め領域の範囲と座標を得て,画像特徴マッチングアルゴリズムとKNNアルゴリズムを用いて,訓練画像と整合した画像を得た。視覚の位置決め範囲と座標を,視覚位置決めデータベースを問い合わせることによって得た。整合画像の座標がWi-Fiの位置決め範囲にあるとき、視覚定位座標を最終の定位基準座標とし、逆にWi-Fi定位座標を最終の定位基準座標とする。実験は,異なる屋内交通環境がアルゴリズムに対して検証され,位置誤差が0mの比例が82%,誤差が6m以内の占める割合が12%,誤差が610m以内の占める割合が6%であることを示した。平均位置決め誤差は0.75mであり,そして,オンライン平均位置決め時間は0.56秒であり,そして,ロバスト高精度の屋内交通位置決め要求を,達成することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位置決め ,  ロバスト性 ,  *指紋 ,  GPS ,  *視覚 ,  アルゴリズム ,  統制索引語 ,  データベース ,  画像 ,  *定位
準シソーラス用語： オンライン ,  マッチングアルゴリズム ,  高精度 ,  *屋内 ,  *WiFi , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 指紋 ,  視覚 ,  融合 ,  室内 ,  交通 ,  定位