研究目的
开发一种即插即用的大型商场室内定位系统，该系统无需系统启动和校准阶段，利用广泛可用的平面图图像和智能手机视觉技术。
研究成果
EyeLoc是一款即插即用的大型商场定位系统，在无需系统启动和校准的情况下，实现了90%分位数的定位精度为4米、航向角精度为20°。该系统利用智能手机视觉技术模拟人类自我定位行为，为室内定位提供了一种实用的解决方案。
研究不足
系统的准确性受周围兴趣点分布的影响，尤其是当用户位置与观测到的兴趣点位于同一圆周上时。此外，该系统至少需要3个兴趣点才能进行定位，在大型购物中心中可能因文本边界框与观测到的兴趣点标识之间的位置不匹配而产生较高误差。
1：实验设计与方法选择：
EyeLoc利用智能手机视觉技术实现平面图图像上的精准自定位，解决了开发普适性智能手机视觉系统、高效提取视觉线索及稳健抑制测量误差等挑战。
2：样本选择与数据来源：
来自谷歌地图、高德地图、百度地图等的平面图图像，以及环拍操作中智能手机摄像头拍摄的视角图像。
3：实验设备与材料清单：
安卓智能手机（小米5和华为Mate 7）、运动传感器（指南针、陀螺仪、加速度计）及摄像头。
4：7）、运动传感器（指南针、陀螺仪、加速度计）及摄像头。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：用户执行环拍操作，智能手机自动拍摄一系列图像。EyeLoc处理这些图像以提取观测兴趣点的几何信息，并将用户位置匹配至平面图空间。
5：数据分析方法：
利用观测兴趣点的几何约束进行位置匹配，采用误差抑制方法提升精度，并评估办公室环境及大型购物中心的性能表现。
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Android smartphone
MI 5
Xiaomi
Used for implementing and evaluating EyeLoc, capturing view images, and processing data for indoor localization.
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Android smartphone
Huawei Mate 7
Huawei
Used for implementing and evaluating EyeLoc, capturing view images, and processing data for indoor localization.
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Motion sensors
Used to capture camera facing direction and other motion attributes during circle shoot operations.
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Camera
Used to continuously capture view images during circle shoot operations.
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