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针对室内视觉定位特征稀疏时鲁棒性较低的问题,文章利用惯导元件输出频率大、短期精度高的特点,提出了一种低负载的单目视觉和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)信息融合方法。该方法在初始化阶段根据位移相似性原理设计算法解算视觉位移尺度信息,在导航阶段将视觉信息输出的状态量通过尺度旋转变换后作为观测量进行卡尔曼滤波。通过实验验证了该方法的有效性,实验结果证明,所设计的视觉惯导组合导航系统在提升处理效率的同时,全过程均方根误差比单一同步定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统下降了17.1%。 相似文献
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针对室内火灾情境下人员安全的有效监控问题,提出了一种基于手机多源传感器的室内火灾行人细粒度行为识别与匹配方法.借助手机内置多源传感器完成对行人当前表征行为特征的数据采集,在异常子序列探测后提取行为特征向量,利用基于关键点序列的动态时间规整(Key-DTW)算法或者相应训练成型的分类模型分别对特征各异的行为进行匹配、理解;并对不同传感器组合方式和不同设备位置的识别能力进行比较;最后,综合识别结果进而分析行人当前生理、心理、位置状态,为室内应急救援工作提供决策信息.经模拟试验验证,该方法不仅能够对行人应激性细粒度行为有较高的识别准确率,对于持久性的动作也有着很高的匹配精确性和效率. 相似文献
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