利用Google Glass识别行人导航的迷路状态
移动端导航软件已经成为行人导航的关键工具,识别行人当前导航状态,辅助导航软件提供更好的服务,是行人导航的重要发展方向.本文提出一种基于有限状态自动机的行人导航状态匹配算法,其核心思想是在识别行人动作基础上匹配行人当前导航状态.首先借助谷歌眼镜及智能手机上搭载的多源传感器对行人动作进行识别;其次根据有限状态自动机的理论将行人导航过程分为熟悉、陌生及迷路三类状态,并建立转移模型,确定状态转移条件对应的动作特征参数组合;最后,实现了状态匹配算法,进行实验验证了方法的有效性.实验结果表明,该算法能够较好地识别行人导航过程中的状态转移,其中对熟悉向陌生状态转移识别的准确度较高,识别迷路状态的准确度达到90％.
行人导航 动作识别 状态匹配 谷歌眼镜 智能手机
罗浩 李灵 方志祥 萧世伦
四川省第二测绘地理信息院,四川成都 610100 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉 430079 美国田纳西大学地理系,诺克斯维尔 37919
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2016-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）