一种三维场景模型构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种三维场景模型构建方法及装置，预先获得目标场景的背景三维模型，即静态目标对应的三维模型；针对当前目标场景对应的第一点云，在第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云，构建该第一部分点云对应的前景三维模型；将前景三维模型与背景三维模型进行叠加，得到当前三维场景模型。针对获取到的每一帧第一点云应用本方案，得到每一帧第一点云对应的三维场景模型，便得到一个动态的三维场景模型。由此可见，不需要对每台深度相机采集到的每个像素点进行融合，而是在深度相机采集到的点云中确定动态目标，仅将动态目标对应的前景三维模型与预先获得的静态目标对应的背景三维模型进行叠加，降低了构建三维场景模型的计算量。

A method and device for building 3D scene model

An embodiment of the present invention discloses a method and device for building a three-dimensional scene model, obtaining a three-dimensional model of the background of a target scene in advance, that is, a three-dimensional model corresponding to a static target. In view of the first point cloud corresponding to the current target scene, the first part of the point cloud corresponding to the dynamic target is determined in the first cloud, and the first part is constructed. The three-dimensional model of foreground is corresponding to the point cloud, and the 3D scene model is obtained by superposing the 3D model of the foreground with the background 3D model. In order to obtain the first point cloud application of each frame, a three-dimensional scene model corresponding to the first point cloud of each frame is obtained, and a dynamic 3D scene model is obtained. It can be seen that each pixel point collected by each depth camera is not required to be fused, but the dynamic target is determined in the point cloud collected by the depth camera, and only the three-dimensional model corresponding to the pre acquired static target is superimposed on the three-dimensional model corresponding to the pre acquired static target, and the 3D scene model is reduced. The amount of calculation of the type.

【技术实现步骤摘要】
一种三维场景模型构建方法及装置
本专利技术涉及计算机视觉
，特别涉及一种三维场景模型构建方法及装置。
技术介绍
三维场景，以其良好的视觉体验已在诸多领域发挥出巨大价值。利用深度相机构建三维场景模型的方案也已经被广泛应用。深度相机，能够同时获取RGB信息和深度(Depth)信息，该相机获取到的每一帧数据包括一个二维的RGB图像和同维度包含每个点深度信息的深度图。目前，通常基于多台深度相机在不同视角采集到的数据来构建动态的三维场景模型。具体的，多台深度相机针对同一场景进行数据采集，该场景中可以包括墙体、陈设等静态目标作为背景，还可以包括移动的人等动态目标作为前景。将深度相机采集到的数据转化为点云，点云就是包含每个像素点的三维坐标和颜色信息的数据集合。将每一时刻各台深度相机对应的点云进行融合，得到每一时刻的三维场景模型，进而也就得到了动态的三维场景模型。当场景中有动态目标时，该动态目标在各个三维场景模型中的位置不同，这样，便能够真实反映该动态目标的运动情况。但是利用上述方案，对同一时刻各台深度相机对应的点云进行融合时，需要对每台深度相机采集到的每个像素点进行融合，计算量非常大。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种三维场景模型构建方法及装置，降低构建三维场景模型的计算量。为达到上述目的，本专利技术实施例公开了一种三维场景模型构建方法，包括：获取当前目标场景对应的第一点云；在所述第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云；根据所述第一部分点云构建前景三维模型；将所述前景三维模型与预先获得的背景三维模型进行叠加，得到当前三维场景模型；其中，所述背景三维模型根据所述目标场景中的静态目标构建。可选的，所述获取当前目标场景对应的第一点云的步骤可以包括：获取当前目标场景对应的多个第一点云；所述在所述第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云的步骤包括：分别在每个第一点云中，确定动态目标对应的第一部分点云；所述根据所述第一部分点云构建前景三维模型的步骤包括：根据预先确定的每个第一点云所在的坐标系之间的第一变换关系，将所确定的每个第一部分点云变换至同一个坐标系，得到所述动态目标对应的一个多方位点云；根据所述多方位点云构建前景三维模型。可选的，所述在所述第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云的步骤可以包括：利用预设第一算法，将所述第一点云所在帧之前的预设数量个帧对应的点云与所述第一点云进行对比，根据对比结果，在所述第一点云中确定出动态目标对应的第一部分点云；或者，利用预设第二算法，将所述第一点云与预设模型特征进行匹配，根据匹配结果，确定动态目标对应的第一部分点云；所述预设模型特征为静态目标的模型特征或者动态目标的模型特征。可选的，根据所述目标场景中的静态目标构建所述背景三维模型的过程可以包括：获取所述目标场景中的静态目标的扫描数据；将所述扫描数据转化为第二点云；根据所述第二点云构建所述背景三维模型。可选的，所述获取当前目标场景对应的第一点云的步骤可以包括：接收第一采集设备发送的当前帧图像，所述当前帧图像为所述第一采集设备针对当前目标场景进行采集得到；将所述当前帧图像转化为第一点云；所述获取所述目标场景中的静态目标的扫描数据的步骤包括：接收第二采集设备发送的扫描数据，所述扫描数据为所述第二采集设备针对目标场景中的静态目标进行扫描得到。可选的，所述根据所述第二点云构建所述背景三维模型的步骤可以包括：确定所述第二点云中的基准帧点云及除所述基准帧点云之外的每个偏移帧点云；确定每个偏移帧点云相对所述基准帧点云的偏移系数；针对每个偏移帧点云，根据其对应的偏移系数，将每个偏移帧点云融合至所述基准帧点云，得到融合后的点云；根据融合后的点云，构建所述背景三维模型。可选的，将一个偏移帧点云融合至所述基准帧点云的步骤，可以包括：根据所述偏移帧点云对应的偏移系数，对所述偏移帧点云的坐标进行转换；判断转换后的偏移帧点云与所述基准帧点云是否满足闭环原则：如果所述转换后的偏移帧点云与所述基准帧点云不满足闭环原则，将所述转换后的偏移帧点云与所述基准帧点云进行融合；如果所述转换后的偏移帧点云与所述基准帧点云满足闭环原则，利用预设算法对所述基准帧点云进行校正，将转换后的偏移帧点云与校正后的基准帧点云进行融合。可选的，将转换后的偏移帧点云与基准帧点云进行融合的过程，可以包括：针对所述转换后的偏移帧点云中的每个第一点，计算所述第一点与基准帧点云中的每个第二点之间的距离和/或法向量夹角；将计算结果小于第一预设阈值的第二点确定为所述第一点匹配的第二点；确定每个匹配的第二点的置信度，将置信度最高的第二点确定为目标第二点；根据预设融合规则，将所述第一点与所述目标第二点进行融合，得到一个融合后的点；在将所述转换后的偏移帧点云的每个第一点分别与基准帧点云中的目标第二点融合后，所有融合后的点构成所述融合后的点云。可选的，获得所述背景三维模型的过程可以包括：接收用户设备发送的所述背景三维模型并保存。可选的，所述将所述前景三维模型与预先获得的背景三维模型进行叠加，可以包括：获取所述前景三维模型与所述背景三维模型的匹配点对；根据所述匹配点对，利用预设分解方法，得到所述前景三维模型与所述背景三维模型之间的第二变换关系；根据所述第二变换关系，将所述前景三维模型与所述背景三维模型进行叠加，得到当前三维场景模型。可选的，在所述第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云之后，还可以包括：将除所述第一部分点云之外的第一点云与所述背景三维模型进行对比，确定待更新静态目标；根据所述待更新静态目标对所述背景三维模型进行更新。为达到上述目的，本专利技术实施例还公开了一种三维场景模型构建装置，包括：第一获取模块，用于获取当前目标场景对应的第一点云；第一确定模块，用于在所述第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云；第一构建模块，用于根据所述第一部分点云构建前景三维模型；叠加模块，用于将所述前景三维模型与预先获得的背景三维模型进行叠加，得到当前三维场景模型；其中，所述背景三维模型根据所述目标场景中的静态目标构建。可选的，所述第一获取模块，具体可以用于：获取当前目标场景对应的多个第一点云；所述第一确定模块，具体可以用于：分别在每个第一点云中，确定动态目标对应的第一部分点云；所述第一构建模块，具体可以用于：根据预先确定的每个第一点云所在的坐标系之间的第一变换关系，将所确定的每个第一部分点云变换至同一个坐标系，得到所述动态目标对应的一个多方位点云；根据所述多方位点云构建前景三维模型。可选的，所述第一确定模块，具体可以用于：利用预设第一算法，将所述第一点云所在帧之前的预设数量个帧对应的点云与所述第一点云进行对比，根据对比结果，在所述第一点云中确定出动态目标对应的第一部分点云；或者，利用预设第二算法，将所述第一点云与预设模型特征进行匹配，根据匹配结果，确定动态目标对应的第一部分点云；所述预设模型特征为静态目标的模型特征或者动态目标的模型特征。可选的，所述装置还可以包括：第二获取模块，用于获取所述目标场景中的静态目标的扫描数据；转化模块，用于将所述扫描数据转化为第二点云；第二构建模块，用于根据所述第二点云构建所述背景三维模型。可选的，所述第一获取模块，具体可以用于：接收第一采集设备发送的当前帧图像，所述当前帧图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种三维场景模型构建方法，其特征在于，包括：获取当前目标场景对应的第一点云；在所述第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云；根据所述第一部分点云构建前景三维模型；将所述前景三维模型与预先获得的背景三维模型进行叠加，得到当前三维场景模型；其中，所述背景三维模型根据所述目标场景中的静态目标构建。

【技术特征摘要】
1.一种三维场景模型构建方法，其特征在于，包括：获取当前目标场景对应的第一点云；在所述第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云；根据所述第一部分点云构建前景三维模型；将所述前景三维模型与预先获得的背景三维模型进行叠加，得到当前三维场景模型；其中，所述背景三维模型根据所述目标场景中的静态目标构建。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前目标场景对应的第一点云的步骤包括：获取当前目标场景对应的多个第一点云；所述在所述第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云的步骤包括：分别在每个第一点云中，确定动态目标对应的第一部分点云；所述根据所述第一部分点云构建前景三维模型的步骤包括：根据预先确定的每个第一点云所在的坐标系之间的第一变换关系，将所确定的每个第一部分点云变换至同一个坐标系，得到所述动态目标对应的一个多方位点云；根据所述多方位点云构建前景三维模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云的步骤包括：利用预设第一算法，将所述第一点云所在帧之前的预设数量个帧对应的点云与所述第一点云进行对比，根据对比结果，在所述第一点云中确定出动态目标对应的第一部分点云；或者，利用预设第二算法，将所述第一点云与预设模型特征进行匹配，根据匹配结果，确定动态目标对应的第一部分点云；所述预设模型特征为静态目标的模型特征或者动态目标的模型特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标场景中的静态目标构建所述背景三维模型的过程包括：获取所述目标场景中的静态目标的扫描数据；将所述扫描数据转化为第二点云；根据所述第二点云构建所述背景三维模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取当前目标场景对应的第一点云的步骤包括：接收第一采集设备发送的当前帧图像，所述当前帧图像为所述第一采集设备针对当前目标场景进行采集得到；将所述当前帧图像转化为第一点云；所述获取所述目标场景中的静态目标的扫描数据的步骤包括：接收第二采集设备发送的扫描数据，所述扫描数据为所述第二采集设备针对目标场景中的静态目标进行扫描得到。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二点云构建所述背景三维模型的步骤包括：确定所述第二点云中的基准帧点云及除所述基准帧点云之外的每个偏移帧点云；确定每个偏移帧点云相对所述基准帧点云的偏移系数；针对每个偏移帧点云，根据其对应的偏移系数，将每个偏移帧点云融合至所述基准帧点云，得到融合后的点云；根据融合后的点云，构建所述背景三维模型。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将一个偏移帧点云融合至所述基准帧点云的步骤，包括：根据所述偏移帧点云对应的偏移系数，对所述偏移帧点云的坐标进行转换；判断转换后的偏移帧点云与所述基准帧点云是否满足闭环原则：如果所述转换后的偏移帧点云与所述基准帧点云不满足闭环原则，将所述转换后的偏移帧点云与所述基准帧点云进行融合；如果所述转换后的偏移帧点云与所述基准帧点云满足闭环原则，利用预设算法对所述基准帧点云进行校正，将转换后的偏移帧点云与校正后的基准帧点云进行融合。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将所述转换后的偏移帧点云与所述基准帧点云进行融合的过程，包括：针对所述转换后的偏移帧点云中的每个第一点：计算所述第一点与基准帧点云中的每个第二点之间的距离和/或法向量夹角；将计算结果小于第一预设阈值的第二点确定为所述第一点匹配的第二点；确定每个匹配的第二点的置信度，将置信度最高的第二点确定为目标第二点；根据预设融合规则，将所述第一点与所述目标第二点进行融合，得到一个融合后的点；在将所述转换后的偏移帧点云的每个第一点分别与基准帧点云中的目标第二点融合后，所有融合后的点构成所述融合后的点云。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述背景三维模型的过程包括：接收用户设备发送的所述背景三维模型并保存。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述前景三维模型与预先获得的背景三维模型进行叠加，包括：获取所述前景三维模型与所述背景三维模型的匹配点对；根据所述匹配点对，利用预设分解方法，得到所述前景三维模型与所述背景三维模型之间的第二变换关系；根据所述第二变换关系，将所述前景三维模型与所述背景三维模型进行叠加，得到当前三维场景模型。11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一点云中确定动态目标对应的第一部分点云之后，还包括：将除所述第一部分点云之外的第一点云与所述背景三维模型进行对比，确定待更...

【专利技术属性】
技术研发人员：张奎，李杰，李阳勤，王超，毛慧，浦世亮，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33