基于卷积神经网络的室内行人识别与定位

针对现有室内定位技术存在的问题,文中提出一种精度高、成本低且易用性高的室内定位系统。系统采集并处理监控摄像头中的视频信号,用计算机视觉算法从视频流中提取并追踪行人的位置信息,通过基于卷积神经网络的物体追踪算法处理遮挡状况。通过智能手机内嵌传感器采集的运动特征并与心中的行人特征对比,系统可以在视频画面内的诸多行人中准确识别出持有智能手机的定位服务发起者,并报告实时的定位信息,定位平均误差可达到三十厘米以下。