Smartphone cameraIndoor navigation

Smartphone camera


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) 1:

กล้องสมาร์ทโฟนช่วยเหลือนำทางในร่มเป็นท้าทายความสูงงานที่จำเป็นมากขึ้นในโปรแกรมประยุกต์ต่าง ๆเช่นคำแนะนำผู้พิการทางสายตา แทรกแซงฉุกเฉินท่องเที่ยว ฯลฯ เทคนิคอื่นในการจีพีเอสได้อุดมการจัดการกับความท้าทายนี้เช่นเซนเซอร์ที่ติดตั้งไว้ก่อนเครือข่าย (Wifi วงกว้างเป็นพิเศษ Bluetooth คลื่นความถี่วิทยุรหัสฯลฯ), เซ็นเซอร์ inertial หรือกล้อง กระดาษนี้แสดงระบบการนำทางในร่มบนสมาร์ทโฟนที่ถูกออกแบบมาโดยคำนึงถึงต่ำต้นทุน พอร์ตและน้ำหนักเบาของอัลกอริทึมที่ใช้ในการคำนวณพลังงานและพื้นที่จัดเก็บ โซลูชั่นนำเสนออาศัยฝังตัววิสัยทัศน์ แนวกล้องที่แข็งแกร่ง และรวดเร็ว (3 จุด) โดยประมาณติดตามจุด vanishing orthogonal สามในกระแสข้อมูลวิดีโอมากับกล้องของสมาร์ทโฟนฟรีจัดการ ที่พัฒนาอัลกอริทึมช่วยในร่มเชิญแปลในขั้นตอนที่สอง: เส้นทางอ้างอิงโดยกำหนดขั้นตอนการเรียนรู้ที่ออฟไลน์เลือกคีย์เฟรมตามวิธีการใช้แยก saliencyวิธีการและคำนวณแนวกล้องในเฟรมนี้จากนั้น ในขั้นตอนแปล ตำแหน่งตัวจริง แต่โดยประมาณของวอล์คเกอร์ที่คาดในเวลาจริง โดยการเปรียบเทียบการวางแนวของกล้องในภาพปัจจุบันและข้อมูลอ้างอิงเพื่อช่วยเดินนำทางคำแนะนำ ซึ่งแตกต่างจากชัยชนะ นี้ไม่ต้องใช้วิธีสร้างแผนที่ 3 มิติของการสภาพแวดล้อม กำหนดทิศทางเดินออนไลน์ โดยสมาร์ทโฟนกล้องที่เชิญแทนเซนเซอร์พาสตั้งแต่มันทำงานมากในร่มเนื่องจากสัญญาณรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้าทดลอง ปฏิบัติการบนสมาร์ทโฟน ออนไลน์ที่แสดงการความเป็นไปได้ และประเมินความถูกต้องของตำแหน่งเสนอวิธีการสำหรับเส้นทางภายในแตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กล้องมาร์ทโฟนให้ความช่วยเหลือในร่มนำทางเป็นความท้าทายอย่างมากงานที่มีความจำเป็นมากขึ้นในรูปแบบต่างๆของการใช้งานเช่นการแนะนำพิการทางสายตา, การแทรกแซงฉุกเฉิน, การท่องเที่ยว ฯลฯเทคนิคทางเลือกมากที่จีพีเอสที่ได้รับการสำรวจที่จะจัดการกับความท้าทายเช่นเซ็นเซอร์ที่ติดตั้งนี้เครือข่าย (Wifi, อัลตร้าไวด์แบนด์, บลูทู ธ , วิทยุ Radio Frequency IDentification ฯลฯ ), เซ็นเซอร์เฉื่อยหรือกล้อง บทความนี้นำเสนอระบบนำทางในร่มมาร์ทโฟนที่ได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงค่าใช้จ่ายต่ำพกพาและน้ำหนักเบาของอัลกอริทึมที่ใช้ในแง่ของอำนาจการคำนวณและพื้นที่จัดเก็บ โซลูชั่นที่นำเสนออาศัยฝังวิสัยทัศน์ การวางกล้องที่มีประสิทธิภาพและรวดเร็ว (3 จุด) ประมาณโดยการติดตามสามจุดหายฉากในวิดีโอสตรีมที่ได้มาพร้อมกับกล้องของมาร์ทโฟนฟรีจัดการ อัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้นช่วยให้การแปลคนเดินเท้าในร่มในขั้นตอนที่สอง: ปิดสายการเรียนรู้ขั้นตอนที่กำหนดเส้นทางการอ้างอิงโดยการเลือกเฟรมสำคัญไปพร้อมกันโดยใช้การสกัด saliency วิธีการและการคำนวณการวางกล้องในภาพเหล่านี้. จากนั้นในขั้นตอนการแปลโดยประมาณ แต่ ตำแหน่งจริงของวอล์คเกอร์เป็นที่คาดกันในเวลาจริงโดยการเปรียบเทียบการวางแนวทางของกล้องในภาพปัจจุบันและที่ของการอ้างอิงการให้ความช่วยเหลือคนเดินเท้าที่มีการแนะนำการเดินเรือ ซึ่งแตกต่างจาก SLAM นี้วิธีการที่ไม่จำเป็นต้องใช้ในการสร้างการทำแผนที่ 3 มิติของสภาพแวดล้อม ทิศทางการเดินออนไลน์จะได้รับจากมาร์ทโฟนกล้องซึ่งเปรียบแทนที่เซ็นเซอร์เข็มทิศตั้งแต่จะดำเนินการได้แย่มากในบ้านเนื่องจากสัญญาณรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้า. ทดลองดำเนินการออนไลน์บนมาร์ทโฟนที่แสดงให้เห็นความเป็นไปได้และประเมินความถูกต้องของการวางตำแหน่งที่นำเสนอวิธีการสำหรับเส้นทางที่แตกต่างกันในร่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สมาร์ทโฟนกล้อง


สระนำร่องให้ความช่วยเหลือเป็นอย่างท้าทาย
งานที่มีมากขึ้นที่จำเป็นในประเภทต่างๆของการใช้งาน เช่น พิการทางสายตา

แนวทางการแทรกแซงฉุกเฉิน , การท่องเที่ยว ฯลฯ

หลายทางเลือกเทคนิค GPS ได้เริ่มที่จะจัดการกับความท้าทายนี้

( เหมือนก่อนติดตั้งเซ็นเซอร์เครือข่าย WiFi , อัลตร้า ไวด์วงดนตรี , 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