《表7 定位性能对比：基于Wi-Fi指纹与视觉融合的室内交通定位》

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《基于Wi-Fi指纹与视觉融合的室内交通定位》

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上述各组实验结果表明，本文融合算法发挥了Wi-Fi定位在粗定位中的稳定性，Wi-Fi定位与视觉定位相结合有效地提高了定位精度和鲁棒性，避免了传统视觉定位中由于误匹配产生的较大误差。通过本文提出的SURF与ORB全局特征提取方法可提高图像特征提取的速度，在线平均定位耗时仅为0.56s，平均定位误差为0.75m，均小于文献[13-14，16]提出的算法，能够实现低速运动场景的高精度室内定位。