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研究生: 胡皓翔
Hao-hsiang Hu
論文名稱: 運用街景影像資料庫的智慧手機定位
Smartphone Positioning with Street View Image Database
指導教授: 高維文
Wei-wen Kao
口試委員: 張淑淨
none
徐繼聖
none
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工程學院 - 機械工程系
Department of Mechanical Engineering
論文出版年: 2013
畢業學年度: 101
語文別: 中文
論文頁數: 93
中文關鍵詞: 影像定位影像比對街景卡爾曼濾波器
外文關鍵詞: Image positioning, Image matching, Street View database, Kalman filtering
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  • 目前在導航定位方面,有許多的研究與方法,像是使用GPS 、雷射、加速規、陀螺儀等各種感測器。但是每個感測器都有其限制,因此我們採取一種搭配街景(Street View)的影像定位方式,使用的工具是目前已經普及化的智慧型手機。
    本論文利用影像匹配的概念做出影像定位,我們將建立一個影像的資料庫,裡面包含了位置與方向等各種資訊,另一方面透過手機或者各種相機鏡頭拍攝當前場景,將拍攝到的影像與建立好的影像資料庫進行比對,決定出相似度高的照片,並且進行位置的估算,最後搭配行人方位推估法,經由卡爾曼濾波器進行路徑的校正,達到一個優良的定位效果。


    There have been various methods and research on navigation such as using global position system (GPS), accelerometer and gyroscope. However, those sensors possess limitations. In this thesis a new approach which combines street view image database with real-time image from a smart phone for positioning is developed.

    This thesis proposes a concept of image matching to generate image
    positioning. An image database with information such as photo position and direction is built up to cover a territory. An image of current location is obtained via a smart phone or a camera and is compared with the image
    database to select database images with the highest similarities. By estimating the position and correcting the path using pedestrian dead reckoning (PDR) and Kalman filter (KF), the experimental results show a higher navigation accuracy.

    摘要 I Abstract II 致謝 III 目錄 IV 圖表索引 VIII 第 一 章 緒論 1 1.1 前言 1 1.2 研究動機及方法 2 1.3 文獻回顧 3 1.4 論文架構 4 第 二 章 影像特徵偵測法介紹 6 2.1 線偵測 6 2.1.1 極座標(Polar Coordinate) 9 2.2 圓偵測 9 2.3 Harris角點偵測 11 2.4 SIFT偵測 14 2.4.1 尺度空間上的極值檢測: 15 2.4.2 關鍵點的定位 18 2.4.3 為關鍵點標定方向 20 2.4.4 提取特徵點的描述符: 21 2.5 SURF偵測 22 2.5.1 積分影像 23 2.5.2 Fast-Hessian Matrix計算特徵值 25 2.5.3 SURF的尺度空間 27 2.5.4 特徵點的決定 30 2.5.5 方向分配 31 2.5.6 基於Haar小波響應的描述符 33 2.5.7 快速匹配索引 35 第 三 章 多環境的特徵偵測比較 36 3.1 街道 37 3.2 校園 39 3.3 走廊 41 3.4 室內 43 3.5 特徵點的討論 45 3.6 影像匹配度 46 第 四 章 系統架構 53 4.1 街景工具與基礎理論 53 4.1.1 Google Street view介紹 53 4.1.2 KNN理論介紹 56 4.1.3 卡爾曼濾波器理論介紹 57 4.2 硬體設施 62 4.2.1 手機鏡頭 62 4.2.2 電子羅盤 63 4.2.3 加速規 64 4.3 系統流程 65 4.3.1 資料庫建立 68 4.3.1.1 描述符資料建構 68 4.3.2 計算影像匹配度 69 4.3.2.1 決定搜索範圍 69 4.3.2.2 計算&過濾匹配特徵點 71 4.3.3 計算定位點 72 4.3.3.1 KNN權重計算 72 4.3.3.2 利用PDR進行卡爾曼濾波器修正 73 第 五 章 影像定位實驗 75 5.1 人工影像資料庫 75 5.1.1 輸入理想影像 76 5.1.2 輸入相似影像 77 5.2 Google影像資料庫 79 5.2.1 實驗環境(一) 國立台灣科技大學 80 5.2.2 實驗環境(二) 歐洲風社區 84 5.3 實驗結果討論 86 第 六 章 結論與未來展望 88 6.1 結論 88 6.2 建議 89 6.3 未來展望 90 參考文獻: 91

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