Abstract-Indoor navigation assistan

Abstract-Indoor navigation assistance is a highly challenging
task that is increasingly needed in various types of applications
such as visually impaired guidance, emergency intervention,
tourism, etc. Many alternative techniques to GPS have been
explored to deal with this challenge like pre-installed sensor
networks (Wifi, Ultra Wide Band, Bluetooth, Radio Frequency
IDentification etc), inertial sensors or camera. This paper
presents an indoor navigation system on Smartphone that was
designed taking into consideration low cost, portability and the
lightweight of the used algorithm in terms of computation power
and storage space. The proposed solution relies on embedded
vision. Robust and fast camera orientation (3 dot) is estimated by
tracking three orthogonal vanishing points in a video stream
acquired with the camera of a free-handled Smartphone. The
developed algorithm enables indoor pedestrian localization in
two steps: an off-line learning step defines a reference path by
selecting key frames along the way using saliency extraction
method and computing the camera orientation in these frames.
Then, in localization step, an approximate but realistic position of
the walker is estimated in real time by comparing the orientation
of the camera in the current image and that of reference to assist
the pedestrian with navigation guidance. Unlike SLAM, this
approach does not require to build 3D mapping of the
environment. Online walking direction is given by Smartphone
camera which advantageously replaces the compass sensor since
it performs very poorly indoors due to electromagnetic noise.
Experiments, executed online on Smartphone, that show the
feasibility and evaluate the accuracy of the proposed positioning
approach for different indoor paths.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความช่วยเหลือนำทางบทคัดย่อในร่มเป็นความท้าทายอย่างมาก
งานที่มีความจำเป็นมากขึ้นในรูปแบบต่างๆของการใช้งาน
เช่นการแนะนำพิการทางสายตา, การแทรกแซงฉุกเฉิน,
การท่องเที่ยว ฯลฯ เทคนิคทางเลือกมากที่จีพีเอสที่ได้รับการ
สำรวจที่จะจัดการกับความท้าทายเช่นเซ็นเซอร์ที่ติดตั้งนี้
เครือข่าย (Wifi, อัลตร้าไวด์แบนด์, บลูทู ธ , วิทยุ Radio Frequency
IDentification ฯลฯ ), เซ็นเซอร์เฉื่อยหรือกล้อง บทความนี้
นำเสนอระบบนำทางในร่มมาร์ทโฟนที่ได้รับการ
ออกแบบโดยคำนึงถึงค่าใช้จ่ายต่ำพกพาและ
น้ำหนักเบาของอัลกอริทึมที่ใช้ในแง่ของอำนาจการคำนวณ
และพื้นที่จัดเก็บ โซลูชั่นที่นำเสนออาศัยฝัง
วิสัยทัศน์ การวางกล้องที่มีประสิทธิภาพและรวดเร็ว (3 จุด) ประมาณโดย
การติดตามสามจุดหายฉากในวิดีโอสตรีม
ที่ได้มาพร้อมกับกล้องของมาร์ทโฟนฟรีจัดการ
อัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้นช่วยให้การแปลคนเดินเท้าในร่มใน
ขั้นตอนที่สอง: ปิดสายการเรียนรู้ขั้นตอนที่กำหนดเส้นทางการอ้างอิงโดย
การเลือกเฟรมสำคัญไปพร้อมกันโดยใช้การสกัด saliency
วิธีการและการคำนวณการวางกล้องในภาพเหล่านี้.
จากนั้นในขั้นตอนการแปลโดยประมาณ แต่ ตำแหน่งจริงของ
วอล์คเกอร์เป็นที่คาดกันในเวลาจริงโดยการเปรียบเทียบการวางแนวทาง
ของกล้องในภาพปัจจุบันและที่ของการอ้างอิงการให้ความช่วยเหลือ
คนเดินเท้าที่มีการแนะนำการเดินเรือ ซึ่งแตกต่างจาก SLAM นี้
วิธีการที่ไม่จำเป็นต้องใช้ในการสร้างการทำแผนที่ 3 มิติของ
สภาพแวดล้อม ทิศทางการเดินออนไลน์จะได้รับจากมาร์ทโฟน
กล้องซึ่งเปรียบแทนที่เซ็นเซอร์เข็มทิศตั้งแต่
จะดำเนินการได้แย่มากในบ้านเนื่องจากสัญญาณรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้า.
ทดลองดำเนินการออนไลน์บนมาร์ทโฟนที่แสดงให้เห็น
ความเป็นไปได้และประเมินความถูกต้องของการวางตำแหน่งที่นำเสนอ
วิธีการสำหรับเส้นทางที่แตกต่างกันในร่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ช่วยนำทางในร่มบทคัดย่อที่ท้าทายอย่างมาก
งานที่มีมากขึ้นที่จำเป็นในประเภทต่างๆของการใช้งาน
เช่นบกพร่องแนวทางการแทรกแซงฉุกเฉิน
การท่องเที่ยว เทคนิคทางเลือก ฯลฯ มากกับ GPS ได้
สํารวจที่จะจัดการกับความท้าทายนี้เหมือนก่อนติดตั้งเซ็นเซอร์
เครือข่าย ( WiFi , อัลตร้าไวด์แบนด์ , บลูทูธ , วิทยุความถี่
รหัสฯลฯ )เซ็นเซอร์เฉื่อย หรือกล้อง
บทความนี้นำเสนอในร่มระบบนำทางบนสมาร์ทโฟนที่ออกแบบมาใช้ในการพิจารณาค่าใช้จ่ายต่ำ

พกพาและน้ำหนักเบาของใช้ขั้นตอนวิธีในแง่ของ
พลังการคำนวณและพื้นที่จัดเก็บ เสนอโซลูชั่นที่อาศัย
วิสัยทัศน์ที่ฝังตัว ที่แข็งแกร่งและรวดเร็วการวางกล้อง ( 3 จุด ) คำนวณโดย
3 ) การติดตามจุดที่หายไปในวิดีโอสตรีม
ที่ได้มากับกล้องของฟรีจัดการมาร์ทโฟน
พัฒนาขั้นตอนวิธีการแปลให้คนเดินเท้าในร่มใน
2 ขั้นตอนขั้นตอนการเรียนรู้แบบกำหนดเส้นทางอ้างอิงโดย
เลือกคีย์เฟรมไปพร้อมกัน โดยใช้วิธีการสกัด
ความเด่นและคอมพิวเตอร์ กล้อง วางในเฟรมเหล่านี้ .
แล้วในขั้นตอนการแปล ,โดยประมาณที่เหมือนจริง แต่ตำแหน่งของ
วอล์คเกอร์ที่คาดว่าในเวลาจริงโดยการปฐมนิเทศ
ของกล้องในรูปปัจจุบันและที่อ้างอิงเพื่อช่วย
คนเดินเท้าด้วยการแนะแนวทาง ซึ่งแตกต่างจากสแลม วิธีการนี้
ไม่ต้องสร้างแผนที่ 3 มิติของ
สภาพแวดล้อม ออนไลน์เดินทิศทางได้รับมาร์ทโฟน
กล้องซึ่ง advantageously แทนเข็มทิศเซ็นเซอร์ตั้งแต่
มันมีประสิทธิภาพไม่ดีในบ้านเนื่องจากสัญญาณรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้า .
การทดลองดำเนินการออนไลน์บนสมาร์ทโฟน ที่แสดง
ความเป็นไปได้และประเมินความถูกต้องของการเสนอตำแหน่ง
แนวทางเส้นทางภายในที่แตกต่างกัน