一、概述 最近在做一个基于蓝牙的室内定位的项目，做了一个三角定位算法，由于室内的环境比较复杂，信号反射折射比较多，很多时候信号的大小（RSSI）跟距离并不是完全一一对应的，可能远的地方信号反而更强，三角质心定位算法就有点不合适了...，因此想试用指纹定位算法，看一下指纹定位算法的效果。...在此总结一下指纹定位算法。...二、指纹定位算法介绍 指纹定位算法是基于室内环境复杂，信号反射折射所形成的在不同位置形成的不同的信号强度信息而提出的一套算法，指纹算法能很好的利用了反射折射所形成的信号信息，离线先生成指纹信号强度数据库...4、融合其他传感器进行定位 可以融合手机的加速度传感器，陀螺仪，方向传感器等实现惯性导航定位。
iBeacon室内定位 iBeacon室内定位精度为3-5米左右，需要在室内部署低功耗蓝牙设备或蓝牙基站，设备体积小、距离短、功耗低，容易部署，硬件成本中等。...LiFi室内定位 LiFi可见光室内定位精度为0.5-1米左右，误差10cm以内，定位精准，无需维护，安全保密性高，但光源遮挡时无法定位，需要在室内安装支持LiFi定位的LED光源或对现有光源进行改造。...地磁室内定位 地磁室内定位精度为1-3米左右，不依赖硬件设备，需要投入人力进行实地环境地磁信号采集，定位精度与现场环境有关联，当定位场所环境变化后需要进行重新采集。...UWB室内定位 UWB超宽带室内定位精度为0.1-0.5米左右，定位精度较高，需要在现场布设专业UWB基站并配合终端设备进行定位，通常为手环、磁卡等便携设备，成本较高。...RFID定位 射频识别(RFID)室内定位技术作用距离很近，但它可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的信息，并且RFID标识的体积比较小，造价比较低。但其不具有通信能力，抗干扰能力较差。
首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性;...再次, 分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法, NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法, NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法...如何有效识别和抑制NLOS, 从而提高定位精度是目前室内定位研究的热点问题之一. 室内定位作为定位技术在室内环境的延续, 应用更加广泛....同时也为许多应用程序提供了便利, 如医疗监控、安全和资产跟踪等[7].室内定位中的常用算法包括航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位和质心定位等.下面主要介绍这些算法定位的原理以及优缺点....1.指纹识别定位 指纹识别定位算法[11-13]主要由离线阶段和在线阶段两部分构成.在离线阶段, 用小网格划分待定位区域, 得到交点并记录其坐标, 对在交点处接收到的无线电信号提取特征(常用接收信号强度
上海谦尊升网络科技有限公司总部位于上海凌空SOHO中心，是全球领先的室内外无缝高精度定位基础位置服务提供商。...域面临的机会和挑战 挑战：1.用户对室内定位的概念不及室外定位，用户认知度小。 2. 室内由于是场所自行装修，所以室内地图的获取难度较大。...机会：由于现在中国所有的场所的发展方向都是智慧项目，而我们的产品是SDK形式的，通过嵌入室内场所现有的APP，对接管理系统，就可以为其终端用户提供室内定位服务，并且可以基于室内位置，提供更多附加服务。...但是在室内定位技术方面，目前主要的技术是WiFi、ibeacon和惯性导航，但是WiFi和ibeacon的前期部署和后期维护成本相当大，对于商户楼宇来说会增加更多成本。...而惯性导航是独立自主的定位方式，仅需在出入口处部署一个beacon用于切换室内外地图，即可在室内进行高精度定位以及路线规划，使得所有有室内场景的APP在提供室内的服务上更具备竞争力。
目前上海谦尊升推出的方案就是基于惯性导航的室内定位方案，利用智能手机上的惯性元件进行定位，这是一种自主定位导航的方式，不依赖外界信号也不受其他信号干扰。...医院内的定位并不是简单的利用GPS和北斗定位，GPS和北斗都属于卫星定位，这样的定位只能解决在室外的定位，而在室内由于建筑物的遮挡，GPS和北斗都没有办法进行定位，因此在医院内的室内定位方案就可以采用如下的几种解决方案...正因为惯导的这个特性，所以惯导同样可以用在室内定位中。...为了克服惯性导航的误差漂移问题，谦尊升的室内定位方案利用国际领先的智能优化学习算法，可智能利用多人之间以及不同时间段之间的数据进行相互校正学习。最终建立起完整稳定的室内定位导航系统。...方案很多，但是真正能够长期持久地解决问题的方案才是最好的，随着智能手机的普及，谦尊升基于惯性导航的室内定位方案将会在室内定位中发挥更大的作用。
首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性;...如何有效识别和抑制NLOS, 从而提高定位精度是目前室内定位研究的热点问题之一. 室内定位作为定位技术在室内环境的延续, 应用更加广泛....同时也为许多应用程序提供了便利, 如医疗监控、安全和资产跟踪等[7].室内定位中的常用算法包括航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位和质心定位等.下面主要介绍这些算法定位的原理以及优缺点...; 但在推算的过程中会受到累加误差的影响, 故常用于短距离定位.2 指纹识别定位指纹识别定位算法[11-13]主要由离线阶段和在线阶段两部分构成.在离线阶段, 用小网格划分待定位区域, 得到交点并记录其坐标...研究NLOS识别和抑制的必要性在室内进行定位时, 由于障碍物(桌椅板凳、行人、墙壁)的阻塞, 节点之间为NLOS状态, 导致测距误差较大, 从而严重影响定位的精度.
室内定位技术是现代智能系统的关键组成部分，它在零售、物流、安全监控以及增强现实等领域发挥着重要作用。...本文将探讨视觉SLAM技术的原理、应用案例以及在室内定位中的突破性进展。I. 引言室内环境由于GPS信号的缺失或不稳定，传统的室外定位方法不再适用。...视觉SLAM技术通过摄像头捕获的环境图像，实现对设备的精确定位和环境地图的构建，为室内定位提供了有效的解决方案。II....应用案例分析III.A 零售环境布局的扩写————》在零售业中，室内定位技术的应用正变得越来越多样化。视觉SLAM技术通过提供精确的室内地图和定位信息，正在改变零售环境的布局和管理方式。...路径规划：通过视觉SLAM技术，机器人可以实时识别和规避障碍物，优化路径规划，提高运输效率。货物定位：视觉SLAM技术可以辅助机器人快速准确地找到货物存放位置，提高拣选效率。
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ?...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像...该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...// 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似） String basePicPath...while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
尽管传输被限制在短距离内，但使用多个定位良好的接收器，UWB可以成为室内定位系统的有效技术。...Ultra-Wideband-UWB-for-Indoor-Positioning-1068x656_副本.jpg 本文综述了室内位置跟踪技术背景下的超宽带（简称UWB）技术。...尽管超宽带（Ultra Wideband）曾经被认为是个人区域网络的潜在适用技术，也是WiFi的早期竞争对手，但UWB已经转变为室内定位的一种高精度、价格合理、低能耗的解决方案。...尽管有许多适用于室内定位应用的技术，但是UWB的低频和高带宽意味着它可以穿过墙壁和其他障碍物，并且可以与其他无线电信号和谐地存在，例如那些来自蜂窝电话的信号。...尽管UWB并不像其他室内跟踪技术（例如低功耗蓝牙）那样普及或具有成本效益，但近年来，UWB设备的使用量增加了，部件成本降低了。 这使得UWB成为规划任何室内位置跟踪项目时要考虑的技术。
降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸...# 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。...，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在... minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:
本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。...人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。...还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别...识别流程 整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的，代码如下： //人脸识别线程 class FRAbsLoop
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...不过肯定的一点是，你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据，人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。...人脸识别技术的应用和发展 谈到应用，我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁，目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器，我记得首先是收集了我们学生们的照片，应该是存入数据库的，我们学生的信息，包括学号，以及所在系等等...学生在进入公寓时需要进行人脸识别，机器会进行识别。系统有两种识别方式，一是识别人像，二是进行刷卡，刷卡会将自己的信息读取，会与数据库的信息对比，也是一种识别的方式。...我们可以有这个思路，这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
Bluetooth LE的低功耗和简略性，再加上其在智能手机中的普遍运用，可完成低成本、电池供电的信标，并使信标能广泛运用于室内定位信标智能手机运用程序中依据方位的服务。...蓝牙室内定位信标: 一般而言，信标是一种小型、廉价的无线设备，一般由电池供电，运用低功耗蓝牙技能来播送其存在。信标一般被描述为灯塔的射频版别，反复播送其规模内其他设备可以辨认的标识符。...两种室内定位信标运用形式信标一般用于两种状况。上面描述了第一种，也是最常见的，即经过智能手机/平板电脑检测放置在固 定方位或衔接到可移动对象上的信标，并依据其挨近度触发行为。...另一个示例是经过运用特意在大型设施（如机场或医院）周围装置的信标网络供给室内导航。 第二种状况是运用固定的扫描器节点监督标有信标的对象在经过监督区域时的状况。...如上所述，室内定位信标可用于盯梢和办理重要财物，例如贵重的电动东西。具有信标功用的东西可以定期播送“我在这里”，以便库存办理体系可以确定它何时坐落东西箱中、车间中，还是底子不在规模内。
一、项目背景高精度无线定位系统可以满足工业上对人员、设备等的定位需求。系统可以提供达10厘米级、一般情况下30厘米以下定位精度，系统定位微基站支持多定位单元扩展，定位微标签支持刷新率在线调整功能。...三、系统功能实时数据：实时显示定位数据，并对定位数据进行实时分析，实时查看定位坐标信息；参数设置：支持基站参数位置设置，支持室内地图设置添加；电子围栏：支持电子围栏设置，超出电子围栏联动报警；轨迹回放：...图片图片图片四、硬件参数(1) 定位基站IBS-U1000是基于UWB （超宽频）技术的定位锚点。...产品集成了先进的UWB 射频模块，与定位标签及计算引擎配合可以实现高精度定位，高定位精度达到30 厘米，先于其他无线技术定位产品。该锚点高精度，高功率，具有非常高的性价比。...(2) 定位标签ITG-U5200是一款高功率UWB定位标签，尺寸如卡片大小，内置三轴加速度传感器，定位精度高达30厘米。
在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别，我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置，人脸识别功能也测试成功了，现在我们做一个小小的案例来实际应用一下，我们想树莓派人脸识别成功后，发送蓝牙串口数据给...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...: f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测...def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸...f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别...特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值，如果大于该阈值，那么没有识别到任何目标对象...) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意：置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别...predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法：LDA人脸识别是一种经典的线性学习方法..., num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留的成分数量，默认值是0 threshold表示进行识别时所使用的阈值
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片...8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels...face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别.../trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[:...(gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别
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