2020年7月28日，应南京航空航天大学电子信息工程学院徐帆老师的邀请，北京交通大学大学高睿鹏副教授为我院师生作了“Smartphone-based Indoor Localization and Mapping” （基于智能手机的室内地图构建方法）的在线学术报告。
高老师首先回顾了室内定位服务的发展，早期室内定位的研究受限于室内没有GPS信号，室内定位多采用超声波、红外、RFID等硬件测距技术。经过十多年的研究，室内定位技术仍然存在一些挑战，例如谷歌室内地图只覆盖了一部分国家的室内环境，主流的室内定位技术依赖于IT基础设施（如WIFI接入点和蜂窝基站），这类方法的定位误差比较大，并且需要密集的人力构建和定期校准等障碍，为了获取更好的室内定位服务体验，提出室内定位新思路——基于移动众包的思想，利用智能手机自带的服务功能（拍照、陀螺仪惯导、GPS定位技术等）充分挖掘移动用户的群智感知能力与手机数据的多样性，系统深入地研究计算机视觉与运动传感数据相互融合的策略，并设计基于概率模型与优化算法的室内平面图快速构建技术。
报告中高老师针对同学们对一些算法技术进行提问，例如二维光学图像与三维点云数据的转化算法，经高老师讲解，目前在计算机视觉领域有一些发展很成熟的图像转换算法，例如他Structure from Motion(SfM)算法，通过两个照片的视差或多幅图像的视差重投影进行计算，以及其他一些成熟算法。高老师的报告中提到了使用手机进行室内建图存在的一些问题，比较显著的是定位精度受手机惯导的误差累积影响，针对这个问题，报告中提到了可以使用地标物体、优化算法进行增量式建图，实现实时快速建图。采用一些可靠的地标（如减速带）的位置进行误差校准以降低定位误差，对图像进行降维处理，以减少计算复杂度，提升算法的实时处理性能。
最后高老师交流分享一些关于计算机类顶级会议（期刊）撰写与投递的一些经验，并结合目前的研究方向探讨了关于三维点云数据智能建图与图像融合的一些见解。本次学术会议促进了我院的学术合作和交流，对引领我院师生科研在机器视觉领域产出高质量的科研成果起到了促进作用，参会者收获颇多，会议取得了圆满成功。
