一种基于图像的定位方法、装置、可读介质及电子设备与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于图像的定位方法、装置、可读介质及电子设备。


背景技术：

2.定位技术是一项在当前应用十分广泛的基础技术。诸多常见的应用技术，都是以定位技术为核心的衍生技术。例如自动驾驶、基于智能终端的导航、或者应用于机器人领域的路线控制等，均属于此类衍生技术。常见的定位技术多依靠卫星定位系统(如gps、北斗等)，可确定终端设备的经纬度坐标、海拔高度等各类相关的位置信息，从而实现定位。
3.上述卫星定位技术主要应用于开放的室外场景当中。而在室内场景中，由于卫星信号强度低，且室内空间结构复杂，导致卫星定位的准确度大大下降，不足以为各类衍生的应用技术提供支持。
4.在一些情况下，某些终端设备则确实存在着室内定位的需求。现有的卫星定位技术难以充分的满足此类的应用需要。


技术实现要素：

5.本发明提供一种基于图像的定位方法、装置、可读介质及电子设备，通过在待定位分区中采集参考图像并进行图像分析，实现室内场景下的空间定位。
6.第一方面，本发明提供了一种基于图像的定位方法，包括：
7.利用终端设备采集待定位分区的参考图像；
8.从预先确定的全局空间信息中确定全景图像；
9.利用全景图像与参考图像进行图像分析，以确定参考图像在全景图像中对应的局部图像；
10.根据局部图像，从全局空间信息中确定待定位分区的目标空间信息。
11.优选的，还包括：
12.确定全局空间的全局空间模型；全局空间包括多个空间分区，待定位分区为任一空间分区；
13.基于全局空间模型，确定全局空间的全局空间信息。
14.优选的，确定全局空间的全局空间信息包括：
15.确定各空间分区的标识码、空间数据和局部图像；
16.根据各空间分区的局部图像，确定全景图像；
17.将各空间分区的标识码、空间数据，以及全景图像，确定为全局空间信息。
18.优选的，确定参考图像在全景图像中对应的局部图像包括：
19.当参考图像与全局图像中任意空间分区的局部图像相匹配，将匹配的局部图像确定为参考图像对应的局部图像。
20.优选的，参考图像与局部图像相匹配包括：
21.确定参考图像中的第一语义信息；
22.确定局部图像中的第二语义信息；
23.当第一语义信息和第二语义信息相同，则参考图像与局部图像相匹配。
24.优选的，根据局部图像，从全局空间信息中确定待定位分区的目标空间信息包括：
25.将局部图像对应的空间分区的标识码和空间数据，确定为目标空间信息。
26.优选的，还包括：
27.从全局空间信息中确定终点分区的终点空间信息；
28.根据目标空间信息和终点空间信息，确定待定位分区到终点分区的路径。
29.第二方面，本发明提供了一种基于图像的定位装置，包括：
30.参考图像确定模块，用于利用终端设备采集待定位分区的参考图像；
31.全景图像确定模块，用于从预先确定的全局空间信息中确定全景图像；
32.图像分析模块，用于利用全景图像与参考图像进行图像分析，以确定参考图像在全景图像中对应的局部图像；
33.定位模块，用于根据局部图像，从全局空间信息中确定待定位分区的目标空间信息。
34.第三方面，本发明提供了一种可读介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行执行指令时，电子设备执行如第一方面中任一的方法。
35.第四方面，本发明提供了一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当处理器执行存储器存储的执行指令时，处理器执行如第一方面中任一的方法。
36.本发明提供了一种基于图像的定位方法、装置、可读介质及电子设备，采集参考图像，并利用全局空间的全景图像与参考图像进行图像分析，从而确定待定位分区的目标空间信息，实现室内场景下的空间定位，并且还能够针对全局空间的实际环境，对终端设备进行空间位置关系的定位；避免了室内场景下卫星定位精确度差的问题。
37.上述的非惯用的优选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
38.为了更清楚地说明本发明实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
39.图1为本发明一实施例提供的一种基于图像的定位方法的流程示意图；
40.图2为本发明一实施例提供的另一种基于图像的定位方法的流程示意图；
41.图3为本发明一实施例提供的一种基于图像的定位装置的结构示意图；
42.图4为本发明一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
43.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分
实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
44.常见的定位技术多依靠卫星定位系统(如gps、北斗等)，可确定终端设备的经纬度坐标、海拔高度等各类相关的位置信息，从而实现定位。卫星定位技术主要应用于开放的室外场景当中。而在室内场景中，由于卫星信号强度低，且室内空间结构复杂，导致卫星定位的准确度大大下降。
45.一方面，室内场景下卫星信号相较于室外显著降低，导致定位的精度有明显下降，经常出现数据漂移等情况。采集得到的位置信息基本无法应用。另一方面，室内的空间结构更为复杂；特别是在大型的建筑物内，空间分区更多，且空间分区的形状也更为不规则，更增加了定位的难度。
46.例如在某建筑当中，处于2楼的201房间和处于3楼的301房间上下重叠，即二者的经纬度坐标几乎一致，只有海拔高度上有所不同。此时通过卫星定位技术，经常无法准确的定位终端设备到底处于201房间还是301房间。诸如此类情况，说明卫星定位技术在室内场景下性能衰减较为严重，经常不足以为各类衍生的应用技术提供支持。
47.在一些情况下，某些终端设备则确实存在着室内定位的需求。例如在大型商场当中，用户需要找到具体某个门店的位置；或者在大型停车场中，用户需要找到自己的停车位，或找到出口位置。但是现有的终端设备并不能够提供室内导航功能，也很难准确的对自身位置进行实时定位。又或者在一些依靠机器人作业的场景当中，控制系统需要获知机器人在室内的具体位置，并可能会进一步的对机器人设置导航路线，控制其行进到特定位置。而在无法完成定位的前提下，此类功能也都无从谈起。
48.可见在现有技术中，缺少一种针对室内环境的定位技术，以满足室内场景下的定位功能需求。
49.有鉴于此，本发明提供一种基于图像的定位方法。参见图1所示，为本发明提供基于图像的定位方法的具体实施例。
50.本实施例中方法主要应用于室内场景下。该室内场景的范围，通常可以包括一个完整且范围固定的室内空间；例如，一座建筑物的全部室内空间，或者建筑物中某一层的全部室内空间。该完整的室内空间范围，在本实施例中可以称为全局空间。在全局空间当中，可以存在多个空间分区。每个空间分区为全局空间中相对独立的一部分；例如一间房间、一间店铺等，均可作为一个空间分区。而本实施例中描述的定位，也主要是基于空间分区进行定位。
51.在执行本实施例中方法之前，可以基于数字孪生技术或三维建模技术，针对全局空间建立全局空间模型。该全局空间模型可以认为是全局空间的镜像，可以还原出全局空间中的各种特征。结合全局空间模型，可以从“数据化”的角度对全局空间进行描述和表达。换言之，基于全局空间模型，能够确定全局空间的全局空间信息。
52.在全局空间信息中，包含了每个空间分区的具体信息。具体的，每个空间分区均具有标识码、空间数据和局部图像。标识码即空间分区的唯一编码。空间数据中可以包括空间分区的形状、尺寸、经纬度、海拔高度以及其在全局空间中所处位置等各类数据。局部图像则是预先采集的空间分区中的实景图像；通常，局部图像应当体现空间分区当中360
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的实景，以便于后续利用局部图像进行定位。进一步的，根据各个空间分区的空间位置关系，对
各个局部图像进行图像拼接，即可得到全局空间的全景图像。也就是说，该全局图像体现了全局空间整体的实景。整合上述各个空间分区的标识码、空间数据，以及该全局空间的全景图像，即获得了全局空间的全局空间信息。
53.在本实施例中场景下，终端设备将置于某一个空间分区当中；该空间分区可称为待定位分区。而在未完成定位的情况下，待定位分区究竟是具体的哪个空间分区尚未知。由于在此场景下，难以利用卫星定位技术准确的对终端设备进行定位，所以可采用本实施例中方法定位该终端设备，即确定该终端设备具体处在哪个空间分区当中。或者在另一些情况下，也可利用本实施例中方法对卫星定位的结果进行印证，以避免室内场景卫星定位不准确的问题。
54.该终端设备，具体可以是用户手持的智能设备。即可以利用本实施例中方法间接的实现对用户位置的定位，从而进一步的帮助用户导航寻路。或者，该终端设备也可以是智能机器人，即通过本实施例中方法实现机器人的室内定位，从而监控机器人的实时位置，规划机器人的行进路线等。
55.本实施例中，所述方法包括以下步骤：
56.步骤101、利用终端设备采集待定位分区的参考图像。
57.在终端设备处于待定位分区当中的情况下，只需利用终端设备搭载的摄像头进行图像采集，获得的图像即为参考图像。也就是说，参考图像中包括了待定位分区当中的部分实景。优选的，该部分实景当中应尽量包括空间中带有明确语义的实体，以尽可能的反应出待定位分区的独有特性，便于识别。
58.步骤102、从预先确定的全局空间信息中确定全景图像。
59.基于上述，可从全局空间信息中确定全景图像。即确定全局空间整体的实景。后续只需将参考图像和全景图像进行对比，即可识别确定参考图像中的部分实景，究竟属于全景图像中的具体哪个部分。
60.步骤103、利用全景图像与参考图像进行图像分析，以确定参考图像在全景图像中对应的局部图像。
61.基于图像分析技术，可以识别得到参考图像中的语义。然后可将其与全景图像中的语义进行对照和匹配。当参考图像与全局图像中任意空间分区的局部图像相匹配时，该匹配的局部图像便可确定为参考图像对应的局部图像。
62.具体的，可以确定参考图像中的第一语义信息；并确定全局图像中各个局部图像中的第二语义信息。
63.第一语义信息，描述了参考图像中所包括的实体。例如，参考图像采集自a品牌的店铺中，参考图像中包括的实体有该a品牌的商标。那么该商标可以被识别为第一语义信息。
64.同样的，第二语义信息描述了局部图像中包括的实体。例如，全局图像中包括若干局部图像，每个局部图像(以及其对应的空间分区)分别代表一个品牌的店铺(a品牌店铺是其中之一)。每个局部图像中的实体包括各品牌的商标；换言之，每个局部图像中的商标均可被识别为一个第二语义信息。
65.当第一语义信息和第二语义信息相同，则参考图像与局部图像相匹配。也就是说，可将上述的第一语义信息与各个第二语义信息进行对比分析，可以发现代表a品牌商标的
第二语义信息与第一语义信息内容一致，即二者匹配。在相匹配的情况下，该参考图像中体现的内容与该局部图像(或者该局部图像中的一部分)是相同的。这证明了该参考图像与该局部图像采集自同一个空间分区，也证明了该终端设备当前(即采集参考图像的时刻)处于该局部图像对应的空间分区当中。
66.步骤104、根据局部图像，从全局空间信息中确定待定位分区的目标空间信息。
67.基于上述原理，本实施例中方法能够实现对于终端设备的定位，即确定了终端设备具体所处的空间分区。进一步的，可以在全局空间信息中确定参考图像对应的局部图像的相关空间信息，以作为目标空间信息。具体的，可以将该局部图像对应的空间分区的标识码和空间数据，确定为目标空间信息。
68.至此，本实施例中方法确定了终端设备具体所处的空间分区，也确定了该空间分区的目标空间信息。明确了该空间分区的标识码，亦明确了该空间分区的空间数据，例如经纬度、海拔高度以及其在全局空间中所处位置等。相当于完成了对于终端设备的定位。
69.还需说明的是，由于目标空间信息是结合全局空间模型而确定，并且其中可以包括该空间分区在全局空间中所处的位置。所以通过目标空间信息，不仅能够确定终端设备基础的位置信息(如经纬度坐标和海拔高度)，还可以针对全局空间进行相对位置关系的定位。即明确其处于全局空间中的哪个相对位置，并且与其他空间分区有怎样的空间关系。这为其他衍生的应用技术提供了前提条件，本实施例中对此不赘述。
70.目标空间信息可以直接作为定位的结果，即作为终端设备最终的位置信息。也可以将目标空间信息与其他定位技术得到的位置信息进行对照和印证。例如，可以通过卫星定位技术确定终端设备的经纬度坐标和海拔高度。然后与目标空间信息中包括的经纬度坐标和海拔高度加以印证，从而避免室内场景下卫星定位准确性差的问题。在另一些情况下，还可能出现传统定位技术只能定位经纬度坐标，无法确定海拔高度，也无法确定终端设备在全局空间中所处位置的情况。此时可以利用目标空间信息对传统定位技术进行数据补充，从而对定位功能加以完善。
71.通过以上技术方案可知，本实施例存在的有益效果是：采集参考图像，并利用全局空间的全景图像与参考图像进行图像分析，从而确定待定位分区的目标空间信息，实现室内场景下的空间定位，并且还能够针对全局空间的实际环境，对终端设备进行空间位置关系的定位；避免了室内场景下卫星定位精确度差的问题。
72.图1所示仅为本发明所述方法的基础实施例，在其基础上进行一定的优化和拓展，还能够得到所述方法的其他优选实施例。
73.如图2所示，为本发明所述一种基于图像的定位方法的另一个具体实施例。本实施例在前述实施例的基础上进行进一步的叙述。本实施例中，所述方法包括以下步骤：
74.步骤201、利用终端设备采集待定位分区的参考图像；并从预先确定的全局空间信息中确定全景图像。
75.步骤202、利用全景图像与参考图像进行图像分析，以确定参考图像在全景图像中对应的局部图像。
76.步骤203、根据局部图像，从全局空间信息中确定待定位分区的目标空间信息。
77.上述步骤201～步骤203中内容与前述实施例相关内容一致。前述实施例中的相应描述同样适用于本实施例中，在此不重复叙述。在上述步骤中，已经完成了室内场景下对于
终端设备的定位，并确定了目标空间信息。在本实施例中，将进一步的利用该目标空间信息，实现室内场景下的导航或路线指引。具体如下：
78.步骤204、从全局空间信息中确定终点分区的终点空间信息。
79.步骤205、根据目标空间信息和终点空间信息，确定待定位分区到终点分区的路径。
80.在本实施例中，终端设备具体可以是用户手持的智能设备，也可以是智能机器人。进而本实施例中所谓的在室内场景下的导航或路线指引功能，可以针对携带智能设备的用户，也可以针对智能机器人。
81.以针对携带智能设备的用户进行导航为例，假设该用户在某商场中处于a品牌的店铺中，而其目标是移动到b品牌的店铺中。通过前述步骤，可以针对该用户的终端设备进行定位，确定其目标空间信息。目标空间信息中可以包括其所处的空间分区(即a品牌店铺)的空间数据，如经纬度坐标、海拔高度以及其在全局空间中所处位置。
82.而此时b品牌店铺所对应的空间分区，则可以作为终点分区。在已知该终点分区的情况下，只需针对全局空间信息进行查询，便可获得终点分区的终点空间信息。终点空间信息中同样包括该空间分区(即b品牌店铺)的空间数据，如经纬度坐标、海拔高度以及其在全局空间中所处位置。
83.也就是说，根据目标空间信息和终点空间信息，并基于前述的全局空间模型，可以确定(定位后的)待定位分区和终点分区在全局空间模型中的具体位置，并可确定二者的相对位置关系；还可以根据全局空间模型确定从空间上联通二者的多种物理结构，例如连接二者的走廊、楼梯、扶梯、电梯等。在此基础上，便可以基于全局空间模型实现从待定位分区到终点分区的路线规划和导航，得到待定位分区到终点分区的路径。该路径还可以通过文字、图像、平面地图、三维地图等方式向用户进行呈现。
84.针对智能机器人的导航与此类似。不同在于针对机器人的导航中，在确定该路径之后，可以将该路径的路径信息转换为驱动智能机器人移动的控制指令，由此使得智能机器人按照该路径进行移动。
85.如图3所示，为本发明所述一种基于图像的定位装置的一个具体实施例。本实施例所述装置，即用于执行图1～2所述方法的实体装置。其技术方案本质上与上述实施例一致，上述实施例中的相应描述同样适用于本实施例中。本实施例中所述装置包括：
86.参考图像确定模块301，用于利用终端设备采集待定位分区的参考图像。
87.全景图像确定模块302，用于从预先确定的全局空间信息中确定全景图像。
88.图像分析模块303，用于利用全景图像与参考图像进行图像分析，以确定参考图像在全景图像中对应的局部图像。
89.定位模块304，用于根据局部图像，从全局空间信息中确定待定位分区的目标空间信息。
90.另外在图3所示实施例的基础上，优选的，还包括：
91.空间信息确定模块，用于确定全局空间的全局空间模型；全局空间包括多个空间分区，待定位分区为任一空间分区；基于全局空间模型，确定全局空间的全局空间信息。
92.空间信息确定模块包括：
93.模型建立单元，用于确定全局空间的全局空间模型。
94.局部信息确定单元，用于确定各空间分区的标识码、空间数据和局部图像。
95.全景图像确定单元，用于根据各空间分区的局部图像，确定全景图像。
96.图像分析模块303包括：
97.第一语义单元，用于确定参考图像中的第一语义信息；
98.第二语义单元，用于确定局部图像中的第二语义信息；
99.匹配单元，用于在第一语义信息和第二语义信息相同时，确定参考图像与局部图像相匹配；在参考图像与全局图像中任意空间分区的局部图像相匹配时，将匹配的局部图像确定为参考图像对应的局部图像。
100.还包括：
101.导航模块，用于从全局空间信息中确定终点分区的终点空间信息；根据目标空间信息和终点空间信息，确定待定位分区到终点分区的路径。
102.图4是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(random-access memory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
103.处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是isa(industry standard architecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheral component interconnect，外设部件互连标准)总线或eisa(extended industry standard architecture，扩展工业标准结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
104.存储器，用于存放执行指令。具体地，执行指令即可被执行的计算机程序。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供执行指令和数据。
105.在一种可能实现的方式中，处理器从非易失性存储器中读取对应的执行指令到内存中然后运行，也可从其它设备上获取相应的执行指令，以在逻辑层面上形成基于图像的定位装置。处理器执行存储器所存放的执行指令，以通过执行的执行指令实现本发明任一实施例中提供的基于图像的定位方法。
106.上述如本发明图3所示实施例提供的基于图像的定位装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
107.结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完
成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
108.本发明实施例还提出了一种可读介质，该可读存储介质存储有执行指令，存储的执行指令被电子设备的处理器执行时，能够使该电子设备执行本发明任一实施例中提供的基于图像的定位方法，并具体用于执行如图1或图2所示的方法。
109.前述各个实施例中的电子设备可以为计算机。
110.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或软件和硬件相结合的形式。
111.本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
112.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
113.以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种基于图像的定位方法，其特征在于，包括：利用终端设备采集待定位分区的参考图像；从预先确定的全局空间信息中确定全景图像；利用所述全景图像与所述参考图像进行图像分析，以确定所述参考图像在所述全景图像中对应的局部图像；根据所述局部图像，从所述全局空间信息中确定所述待定位分区的目标空间信息。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，还包括：确定全局空间的全局空间模型；所述全局空间包括多个空间分区，所述待定位分区为任一所述空间分区；基于所述全局空间模型，确定所述全局空间的全局空间信息。3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述确定所述全局空间的全局空间信息包括：确定各所述空间分区的标识码、空间数据和局部图像；根据各所述空间分区的局部图像，确定所述全景图像；将各所述空间分区的标识码、空间数据，以及所述全景图像，确定为所述全局空间信息。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述确定所述参考图像在所述全景图像中对应的局部图像包括：当所述参考图像与所述全局图像中任意所述空间分区的局部图像相匹配，将所述匹配的局部图像确定为所述参考图像对应的局部图像。5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述参考图像与所述局部图像相匹配包括：确定所述参考图像中的第一语义信息；确定所述局部图像中的第二语义信息；当所述第一语义信息和所述第二语义信息相同，则所述参考图像与所述局部图像相匹配。6.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述根据所述局部图像，从所述全局空间信息中确定所述待定位分区的目标空间信息包括：将所述局部图像对应的空间分区的标识码和空间数据，确定为所述目标空间信息。7.根据权利要求1～6任意一项所述方法，其特征在于，还包括：从所述全局空间信息中确定终点分区的终点空间信息；根据所述目标空间信息和所述终点空间信息，确定所述待定位分区到所述终点分区的路径。8.一种基于图像的定位装置，其特征在于，包括：参考图像确定模块，用于利用终端设备采集待定位分区的参考图像；全景图像确定模块，用于从预先确定的全局空间信息中确定全景图像；图像分析模块，用于利用所述全景图像与所述参考图像进行图像分析，以确定所述参考图像在所述全景图像中对应的局部图像；定位模块，用于根据所述局部图像，从所述全局空间信息中确定所述待定位分区的目标空间信息。
9.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-7任一所述的基于图像的定位方法。10.一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述权利要求1-7任一所述的基于图像的定位方法。

技术总结
本发明公开了一种基于图像的定位方法、装置、可读介质及电子设备，包括：利用终端设备采集待定位分区的参考图像；从预先确定的全局空间信息中确定全景图像；利用全景图像与参考图像进行图像分析，以确定参考图像在全景图像中对应的局部图像；根据局部图像，从全局空间信息中确定待定位分区的目标空间信息；利用全局空间的全景图像与参考图像进行图像分析，从而确定待定位分区的目标空间信息，实现室内场景下的空间定位，并且还能够针对全局空间的实际环境，对终端设备进行空间位置关系的定位；避免了室内场景下卫星定位精确度差的问题。免了室内场景下卫星定位精确度差的问题。免了室内场景下卫星定位精确度差的问题。


技术研发人员：周健
受保护的技术使用者：鑫达物管（北京）科技有限公司
技术研发日：2023.05.19
技术公布日：2023/9/14