基于移動視覺搜索技術(shù)的旅游導覽系統(tǒng)設計與實現(xiàn)
發(fā)布時間:2021-02-14 19:39
近幾年,“智慧旅游”的概念不斷深入人們的生活,智慧旅游通過現(xiàn)代化的信息技術(shù)和網(wǎng)絡通訊技術(shù)將旅游資源等相關(guān)的信息進行集中化管理,為游客提供個性化的智能服務。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展和交通便利性的不斷提高,自助游逐漸成為人們旅游出行的最主要方式之一。然而,由于景點人文知識缺失,很多自助游客無法達到深度旅游的目的,常常只是停留在表面的走走看看。因此,研究開發(fā)一套集旅游、交通、餐飲、娛樂等要素于一體的移動智慧旅游導覽系統(tǒng),具有相當重要的研究價值。隨著移動智能終端旅游應用的高速發(fā)展,各種移動智能終端開發(fā)技術(shù)也日趨成熟,很多移動旅游APP也因此應運而生。然而,現(xiàn)有的APP系統(tǒng)的景點定位均是基于GPS信息實現(xiàn)的,GPS信息只能比較精確的反應用戶的位置,而無法準確關(guān)聯(lián)到用戶所看到的景點上。因此,基于視覺檢索技術(shù)智慧旅游導覽系統(tǒng)被提出,通過引入基于視覺搜索緊湊描述子CDVS(Compact Descriptors of Visual Search)特征的視覺檢索技術(shù),結(jié)合移動端的GPS信息,實現(xiàn)智能化的景點定位與識別功能。本文的主要研究工作包括三個方面。第一,提出了GPS和視覺檢索技術(shù)融合的景點智能定位...
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
坐標壓縮的順序圖
哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文-12-圖2-2倒排索引結(jié)構(gòu)示意圖2、圖像重排與幾何校驗上述最常用的視覺檢索方法,對特征描述子的位置信息沒有重視,可是幾何信息在圖像匹配的準確度中是非常重要的,故解決方法是在上述檢索的返回結(jié)果列表中,進行幾何一致性校驗來消除錯誤匹配,隨機抽樣一致性算法(RandomSampleConsensus,RANSAC)就是其中最常用的算法。該算法運用在檢索當中的具體步驟是:先計算出兩張圖中所有的匹配點對,選取其中部分點對計算兩張圖的變換矩陣,然后通過不斷選取計算,得到一個最佳的變換矩陣,并計算其中正確匹配點的個數(shù),個數(shù)越多說明兩張圖越相似。除此之外,也有一些其他的方法,像采用霍夫金字塔進行校驗的。視覺檢索系統(tǒng)一般情況下僅執(zhí)行一次檢索并根據(jù)檢索的圖像返回結(jié)果,并且都會在興趣點檢測和特征量化的過程中引入噪聲。如果在檢索中加入這種算法,相當于進行二次檢索,從而能夠克服視覺單詞量化導致的性能損失。2.3Android開發(fā)技術(shù)Android系統(tǒng)是一個基于Linux的系統(tǒng),使用軟件堆棧架構(gòu)設計模式,如圖2-3所示,Android架構(gòu)由四層組成:Linux內(nèi)核,Libraries支持庫和Android運行時,APPlication應用程序框架和APPlications應用程序,位于封裝的下層
哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文-18-11270DisqrqrqriiiiLiVVssvv,(3-4)式中qis和ris表示對應第i個變換后的維數(shù)Vq和Vr是否被選擇?梢宰⒁獾酵ㄟ^上式的距離計算公式,可以比較不通長度的描述子。因為只需要對同時被選擇的維數(shù)進行比較。同時在文獻[30]的貪心分配算法,使得低比特的描述子同樣存在于高比特的描述子。對比其它的算法:在內(nèi)存消耗上,對比其他向量量化算法,低復雜度編碼算法在低內(nèi)存消耗,計算復雜度,以及在低比特上的表現(xiàn)使得它比向量量化算法更加簡單和優(yōu)越;對比PTSVQ,低復雜度編碼算法中局部描述子變換在空間上消耗對比文獻[23]執(zhí)行矢量量化算法所需的中幾百KB和文獻[24]中執(zhí)行矢量量化算法所需的幾百MB是微不足道到;在計算復雜度上,低復雜度算法比其它向量量化算法計算復雜度更低。BH1AH0AH2BH3BH9AH8AH10BH11BH12AH13AH15BH14BH4BH6AH5AH7圖3-2CDVS局部特征變換中興趣點周圍16個區(qū)域劃分圖圖3-3SIFT特征每個bins中直方圖統(tǒng)計的8個方向
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Android的“智慧旅游”手機APP開發(fā)[J]. 劉士潤,崔忠偉,韋萍萍,謝建國. 電子技術(shù)與軟件工程. 2015(08)
[2]基于北斗和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧旅游應用系統(tǒng)設計[J]. 敬鉛,孔新兵. 移動通信. 2013(15)
碩士論文
[1]智慧旅游系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 張順亮.電子科技大學 2014
本文編號:3033743
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
坐標壓縮的順序圖
哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文-12-圖2-2倒排索引結(jié)構(gòu)示意圖2、圖像重排與幾何校驗上述最常用的視覺檢索方法,對特征描述子的位置信息沒有重視,可是幾何信息在圖像匹配的準確度中是非常重要的,故解決方法是在上述檢索的返回結(jié)果列表中,進行幾何一致性校驗來消除錯誤匹配,隨機抽樣一致性算法(RandomSampleConsensus,RANSAC)就是其中最常用的算法。該算法運用在檢索當中的具體步驟是:先計算出兩張圖中所有的匹配點對,選取其中部分點對計算兩張圖的變換矩陣,然后通過不斷選取計算,得到一個最佳的變換矩陣,并計算其中正確匹配點的個數(shù),個數(shù)越多說明兩張圖越相似。除此之外,也有一些其他的方法,像采用霍夫金字塔進行校驗的。視覺檢索系統(tǒng)一般情況下僅執(zhí)行一次檢索并根據(jù)檢索的圖像返回結(jié)果,并且都會在興趣點檢測和特征量化的過程中引入噪聲。如果在檢索中加入這種算法,相當于進行二次檢索,從而能夠克服視覺單詞量化導致的性能損失。2.3Android開發(fā)技術(shù)Android系統(tǒng)是一個基于Linux的系統(tǒng),使用軟件堆棧架構(gòu)設計模式,如圖2-3所示,Android架構(gòu)由四層組成:Linux內(nèi)核,Libraries支持庫和Android運行時,APPlication應用程序框架和APPlications應用程序,位于封裝的下層
哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文-18-11270DisqrqrqriiiiLiVVssvv,(3-4)式中qis和ris表示對應第i個變換后的維數(shù)Vq和Vr是否被選擇?梢宰⒁獾酵ㄟ^上式的距離計算公式,可以比較不通長度的描述子。因為只需要對同時被選擇的維數(shù)進行比較。同時在文獻[30]的貪心分配算法,使得低比特的描述子同樣存在于高比特的描述子。對比其它的算法:在內(nèi)存消耗上,對比其他向量量化算法,低復雜度編碼算法在低內(nèi)存消耗,計算復雜度,以及在低比特上的表現(xiàn)使得它比向量量化算法更加簡單和優(yōu)越;對比PTSVQ,低復雜度編碼算法中局部描述子變換在空間上消耗對比文獻[23]執(zhí)行矢量量化算法所需的中幾百KB和文獻[24]中執(zhí)行矢量量化算法所需的幾百MB是微不足道到;在計算復雜度上,低復雜度算法比其它向量量化算法計算復雜度更低。BH1AH0AH2BH3BH9AH8AH10BH11BH12AH13AH15BH14BH4BH6AH5AH7圖3-2CDVS局部特征變換中興趣點周圍16個區(qū)域劃分圖圖3-3SIFT特征每個bins中直方圖統(tǒng)計的8個方向
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Android的“智慧旅游”手機APP開發(fā)[J]. 劉士潤,崔忠偉,韋萍萍,謝建國. 電子技術(shù)與軟件工程. 2015(08)
[2]基于北斗和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧旅游應用系統(tǒng)設計[J]. 敬鉛,孔新兵. 移動通信. 2013(15)
碩士論文
[1]智慧旅游系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 張順亮.電子科技大學 2014
本文編號:3033743
本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3033743.html
最近更新
教材專著