随着社会现代化的迅速发展,城市中的大规模人口密集型建筑在城市中愈来愈普及,室内的位置服务需求也大幅增长,其意义也非比寻常。尤其是每年发生的地震、火灾等对大型的人口密集型建筑影响巨大,精准的了解大型建筑物中的人员位置信息,则是应急抢险,制定救援方案的重中之重。同时,对于待救援人员开展自救活动,准确的了解自己在大型建筑物中的位置也是遇困人员是否能顺利脱困至关重要的反馈信息。因此,实现准确便利的室内定位也日益成为公共安全新的攻坚难题。目前的室内定位方案需要在建设初期部署大量的定位参考信标,且在应对复杂信道传输环境时缺乏鲁棒性。不同于传统室内定位方法,本文提出的定位方案是从地理信息辅助定位的思路来思考实现室内定位。室内环境中可用作辅助定位的信息十分丰富。随着移动终端计算能力的增强,通过利用移动终端采集数据以及语义提取技术,使得移动终端理解环境信息,从而完成辅助定位的思路逐渐可行。本文通过检测当前移动终端周围出现的物体种类,以及测量当前移动终端距离该物体的距离可以构建出物体间的拓扑关系,结合建筑物建造时生成的建筑信息模型得到地理信息,求解基于多物体关系的定位模型得到一个基于物体检测的定位,然后利用扩展卡尔曼滤波算法将视觉里程计或者行人航迹推算与基于物体检测的定位相融合得到一个较为精准的定位。本文主要内容及创新点包括以下几个方面:1.改进了目前的物体检测室内定位方法,通过引入建筑信息建模技术,提出了基于建筑信息建模的拓扑匹配方法,解决了现行的物体检测定位方法在数据源获取难、现实环境与电子地图匹配难的问题。2.提出了基于行人航迹推算与物体检测地理匹配的室内融合定位方法,解决了在基于物体检测和地理匹配定位方法在物体拓扑稀少时误差过大的情况。3.提出了基于视觉里程计与物体检测地理匹配的室内视觉融合定位算法,解决了在基于物体检测和地理匹配定位方法在物体拓扑稀少时误差过大的情况。未来,随着智能移动终端的算力愈发强大,对室内定位技术的要求也会越来越高,同时对于高精度室内定位技术的需求也会越来越多。通过多源信息融合定位将会进一步地辅助室内定位技术提升定位精确性、鲁棒性、可用性,使得室内定位技术可以让室内生活变得更为便捷,智能。