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针对传统的视觉定位易受噪声干扰、目标检测准确率低且无法获取终端准确位姿信息的问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测和PnP相结合的移动终端室内定位方法,通过Mask-RCNN进行目标检测,然后采用EPnP算法求解相机准确的位姿信息,并对该方法进行系统实现及真实场景试验。试验结果表明,该方法目标检测准确率在98%以上,单轴定位误差在0.35 m以内,满足移动终端室内定位的精度,具有精度高、稳定性好的优点,为基于视觉的移动终端室内定位提供了新的思路。  相似文献   
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