利用CNN实现室内人行∕车行定位方法切换下的行为状态识别

• 作者: 吉福龙 呙维 朱欣焰 郭艳 顾芷宁
• 来源期刊: 测绘地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: CNN SVM 行为状态识别 室内人行∕车行定位算法切换
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 分类号: P208
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188∕j.2095-6045.2018202

摘要

不同运动状态的语义信息,可以为室内定位提供更加丰富的参考从而进一步辅助并提高定位的可用性和高精度性.本文以此为出发点,获取语义信息并基于CNN(con-volutional neural network)来识别目标体当前的状态行为(选取4种状态:静止、车行、步行和其他),进而为室内定位提供依据不同运动状态实现相应定位切换的方法.以武汉大学某地下停车场为研究区,结果表明,与SVM(support vector machines)相比,基于CNN实现行为状态识别能取得更好效果.本研究对室内环境下对所有目标使用单一定位算法实现定位的思想进行了拓展,将室内定位和情景语义进行结合,使得面向用户的定位服务更加智能化、情景化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱欣焰	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	109	2155	21.0	44.0
3	呙维	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	44	364	10.0	18.0
9	顾芷宁	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	1	0	0.0	0.0
13	吉福龙		5	4	1.0	2.0