基于场景三维点云的视觉定位方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于场景三维点云的视觉定位方法及装置，方法包括：将场景点云划分为多个不相交的子集；根据待查询图像的全局特征描述子、每个子集的全局特征描述子，将所有子集进行优先级排序，获得子集队列；选择子集队列中的第一个子集，查找第一个子集中的各场景点与待查询图像的局部特征的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足结束条件，如果满足，则结束；否则选择子集队列中的第二个子集，查找第一个子集和第二个子集中各场景点与待查询图像的局部特征的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足结束条件，如果满足，则结束；根据查找到的匹配关系估计拍摄待查询图像相机的位置和方向。上述方法能够提高查找匹配关系的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于场景三维点云的视觉定位方法及装置
本专利技术涉及计算机技术，具体涉及一种基于场景三维点云的视觉定位方法及装置。
技术介绍
当前，随着智能终端的发展，基于位置的服务受到越来越多的关注，促使定位技术成为研究热点。常见的定位技术一般基于GPS或者Wi-Fi无线网络等。但是这些定位技术存在着易受干扰、适用范围有限等诸多问题。视觉定位(Image-basedLocalization)技术，即基于场景三维点云计算查询图像的相机在该点云中的位置和方向，能够有效地解决上述问题。然而，视觉定位技术是基于查询图像的局部特征与场景点云中的点之间的匹配关系来确定查询图像的相机位置和方向的。当前，场景点云的规模往往在百万量级甚至更大，因此，寻找查询图像局部特征和场景点之间的匹配关系需要进行大量的计算，导致视觉定位技术中寻找匹配关系的效率无法提高。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供了一种基于场景三维点云的视觉定位方法及装置，能够提高视觉定位方法中寻找匹配关系的效率。第一方面，本专利技术提供一种基于场景三维点云的视觉定位方法，包括：将预先建立的场景点云划分为多个不相交的子集；根据待查询图像的全局特征描述子、每个子集的全局特征描述子，将所有子集进行优先级排序，获得优先级排序后的子集队列；选择所述子集队列中的第一个子集，查找该第一个子集中的各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足预设的结束条件，如果满足，则结束；否则，选择所述子集队列中的第二个子集，查找所述第一个子集和第二个子集中各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足结束条件，如果满足，则结束；否则，重复选择所述子集队列中的第N个子集，并查找从第一个子集至第N个子集中各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，直至所述匹配关系满足预设结束条件，N为大于2的自然数；根据查找到的所述匹配关系估计拍摄待查询图像相机的位置和方向。可选地，所述根据查找到的所述匹配关系估计待查询图像所属相机的位置和方向之前，所述方法还包括：在已经查找M个子集之后的匹配关系仍不满足所述结束条件时，确定M个子集中所有场景点的数量是否大于预设阈值，若大于，则结束，M为大于1的自然数。可选地，根据待查询图像的全局特征描述子、每个子集的全局特征描述子，将所有子集进行优先级排序，获得优先级排序后的子集队列，包括：获取所述待查询图像的全局特征描述子，以及获取每个子集的全局特征描述子；确定每个子集的全局特征描述子与所述待查询图像的全局特征描述子的度量距离；根据度量距离的大小，将所有子集进行排序，获得所述子集队列，排在所述子集队列中第一位的子集优先级最高，对应的度量距离最小。可选地，所述将预先建立的场景点云划分为多个不相交的子集，包括：采用划分算法将所述场景点云划分为多个不相交的子集。可选地，获取每个子集的全局特征描述子，包括：获取一子集中所有场景点的局部特征描述子；根据所有场景点的局部特征描述子生成所有场景点所属子集的全局特征描述子；或者，获取一子集中所有场景点的局部特征描述子；获取每一场景点对应的所有局部特征描述子的平均值根据所有场景点的局部特征描述子的平均值生成所有场景点所属子集的全局特征描述子。第二方面，本专利技术提供一种基于场景三维点云的视觉定位装置，包括：子集划分单元，用于将预先建立的场景点云划分为多个不相交的子集；子集队列获取单元，用于根据待查询图像的全局特征描述子、每个子集的全局特征描述子，将所有子集进行优先级排序，获得优先级排序后的子集队列；匹配关系查找单元，用于选择所述子集队列中的第一个子集，查找该第一个子集中的各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足结束条件，如果满足，则结束；否则，选择所述子集队列中的第二个子集，查找所述第一个子集和第二个子集中各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足结束条件，如果满足，则结束；否则，重复选择所述子集队列中的第N个子集，并查找从第一个子集至第N个子集中各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，直至所述匹配关系满足预设结束条件，N为大于2的自然数；估计单元，用于根据查找到的所述匹配关系估计拍摄待查询图像相机的位置和方向。可选地，所述匹配关系查找单元，还用于在已经查找M个子集之后的匹配关系仍不满足所述结束条件时，确定M个子集中所有场景点的数量是否大于预设阈值，若大于，则结束，将在M个子集中查找到的匹配关系作为最后的匹配关系，M为大于1的自然数。可选地，所述子集队列获取单元，具体用于获取所述待查询图像的全局特征描述，以及获取每个子集的全局特征描述子；确定每个子集的全局特征描述子与所述待查询图像的全局特征描述子的度量距离；根据度量距离的大小，将所有子集进行排序，获得所述子集队列，排在所述子集队列中第一位的子集优先级最高，对应的度量距离最小。可选地，所述子集划分单元，具体用于采用划分算法将所述场景点云划分为多个不相交的子集。可选地，所述子集队列获取单元，还用于获取一子集中所有场景点的局部特征描述子；根据所有场景点的局部特征描述子生成所有场景点所属子集的全局特征描述子；或者，获取一子集中所有场景点的局部特征描述子；获取每一场景点对应的所有局部特征描述子的平均值根据所有场景点的局部特征描述子的平均值生成所有场景点所属子集的全局特征描述子。由上述技术方案可知，本专利技术的基于场景三维点云的视觉定位方法及装置，通过将场景点云划分为各个子集，进而在各子集中查找与待查询图像局部特征描述子的匹配关系，由此，可降低视觉定位方法的查询复杂度，且能够提高查询效率。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的基于场景三维点云的视觉定位方法的流程示意图；图2为本专利技术一实施例提供的基于场景三维点云的视觉定位装置的结构示意图。具体实施方式下面结合附图，对专利技术的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。本专利技术实施例中所使用的“第一”、“第二”仅为更清楚的说明本申请的内容，不具有特定含义，也不限定任何内容。图1示出了本专利技术一实施例提供的基于场景三维点云的视觉定位方法的流程示意图，如图1所示，本实施例中的基于场景三维点云的视觉定位方法如下所述。101、将预先建立的场景点云划分为多个不相交的子集。举例来说，可采用划分算法将所述场景点云划分为多个不相交的子集，使得场景点云中距离较近的点被划分在同一个子集中，距离较远的点被划分在不同的子集中，并且最终划分出来的各个子集包含的元素个数尽量均匀。可理解的是，划分算法可为基于层次K-Means算法改进的划分算法。102、根据待查询图像的全局特征描述子、每个子集的全局特征描述子，将所有子集进行优先级排序，获得优先级排序后的子集队列；103、选择所述子集队列中的第一个子集，查找该第一个子集中的各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足预设的结束条件，如果满足，则结束，否则，执行步骤103a；103a、选择所述子集队列中的第二个子集，查找所述第一个子集和第二个子集中各场景点与所述待查询图像的局部本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于场景三维点云的视觉定位方法，其特征在于，包括：将预先建立的场景点云划分为多个不相交的子集；根据待查询图像的全局特征描述子、每个子集的全局特征描述子，将所有子集进行优先级排序，获得优先级排序后的子集队列；选择所述子集队列中的第一个子集，查找该第一个子集中的各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足预设的结束条件，如果满足，则结束；否则，选择所述子集队列中的第二个子集，查找所述第一个子集和第二个子集中各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足结束条件，如果满足，则结束；否则，重复选择所述子集队列中的第N个子集，并查找从第一个子集至第N个子集中各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，直至所述匹配关系满足预设结束条件，N为大于2的自然数；根据查找到的所述匹配关系估计拍摄待查询图像相机的位置和方向。

【技术特征摘要】
1.一种基于场景三维点云的视觉定位方法，其特征在于，包括：将预先建立的场景点云划分为多个不相交的子集；根据待查询图像的全局特征描述子、每个子集的全局特征描述子，将所有子集进行优先级排序，获得优先级排序后的子集队列；选择所述子集队列中的第一个子集，查找该第一个子集中的各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足预设的结束条件，如果满足，则结束；否则，选择所述子集队列中的第二个子集，查找所述第一个子集和第二个子集中各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足结束条件，如果满足，则结束；否则，重复选择所述子集队列中的第N个子集，并查找从第一个子集至第N个子集中各场景点与所述待查询图像的局部特征描述子的匹配关系，直至所述匹配关系满足预设结束条件，N为大于2的自然数；根据查找到的所述匹配关系估计拍摄待查询图像相机的位置和方向；其中，所述根据待查询图像的全局特征描述子、每个子集的全局特征描述子，将所有子集进行优先级排序，获得优先级排序后的子集队列，包括：获取所述待查询图像的全局特征描述子，以及获取每个子集的全局特征描述子；确定每个子集的全局特征描述子与所述待查询图像的全局特征描述子的度量距离；根据度量距离的大小，将所有子集进行排序，获得所述子集队列，排在所述子集队列中第一位的子集优先级最高，对应的度量距离最小；所述将预先建立的场景点云划分为多个不相交的子集，包括：采用划分算法将所述场景点云划分为多个不相交的子集，使得场景点云中距离较近的点被划分在同一个子集中，距离较远的点被划分在不同的子集中，且最终划分出来的各个子集包含的元素个数尽量均匀。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据查找到的所述匹配关系估计待查询图像所属相机的位置和方向之前，所述方法还包括：在已经查找M个子集之后的匹配关系仍不满足所述结束条件时，确定M个子集中所有场景点的数量是否大于预设阈值，若大于，则结束，M为大于1的自然数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取每个子集的全局特征描述子，包括：获取一子集中所有场景点的局部特征描述子；根据所有场景点的局部特征描述子生成所有场景点所属子集的全局特征描述子；或者，获取一子集中所有场景点的局部特征描述子；获取每一场景点对应的所有局部特征描述子的平均值；根据所有场景点的局部特征描述子的平均值生成所有...

【专利技术属性】
技术研发人员：段凌宇，王潇放，陈杰，黄铁军，高文，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京;11