全景区域的信息处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种全景区域的信息处理方法和装置，其中，方法包括：根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。该方法自动识别出全景图片中的物体，并通过物体本身来展现更丰富的信息，展现自然且成本较低。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及全景图像显示
，尤其涉及一种全景区域的信息处理方法和装置。
技术介绍
全景地图是由真实世界的照片拼接组成的，可真实、客观的反映某一位置周边的图像信息，且在全景地图中具有真实的三维空间的体验感，还可自由的旋转缩放展示的全景图片等。因而，全景地图在用户日常生产和生活中得到了广泛的应用。然而，全景地图提供的图片，虽然能客观真实的反应周边的图像信息，但是提供的信息仅仅基于全景图像的本身，当用户在全景图像中触发门窗等物体对应的图片时，无法模拟真实世界进行场景的切换，提供的信息有限。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种全景区域的信息处理方法，该方法自动识别出全景图片中的物体，并通过物体本身来展现更丰富的景物信息，展现自然且成本较低。本专利技术的第二个目的在于提出一种全景区域的信息处理装置。本专利技术的第三个目的在于提出另一种全景区域的信息处理装置。本专利技术的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。本专利技术的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。为达上述目的，本专利技术第一方面实施例的全景区域的信息处理方法，包括：根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。本专利技术实施例的全景区域的信息处理方法，根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，并获取物体在全景图片中的边缘参数信息，进而根据边缘参数信息在全景区域中渲染物体的信息展示入口，并建立信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。由此，可自动识别出全景图片中的物体，并通过物体本身来展现更丰富的景物信息，展现自然且成本较低。另外，本专利技术实施例的全景区域的信息处理方法，还具有如下附加的技术特征：在本专利技术的一个实施例中，所述根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，包括：对所述全景图片进行边缘检测处理，获取待识别物体的第一参数；根据所述图像机器学习模型中的第二参数与所述第一参数进行匹配，识别所述全景图片中的物体。在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口，包括：根据预设的转换坐标和根据所述边缘参数信息将所述物体从所述全景图片中投影显示到所述全景区域中；按照预设的图像处理算法渲染所述物体的信息展示入口。在本专利技术的一个实施例中，在所述建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系之后，还包括：获取用户对所述全景区域进行触控操作的点击坐标；确定与所述点击坐标对应物体的信息展示入口；根据所述对应关系向所述用户显示与所述信息展示入口对应的展示信息。在本专利技术的一个实施例中，根据所述对应关系向所述用户显示与所述信息展示入口对应的展示信息，包括：若所述信息展示入口为房门，则向所述用户显示室内全景；或，若所述信息展示入口为电视机，则向所述用户显示预设的视频信息；或，若所述信息展示入口为家具，则向所述用户显示预设的广告信息。为达上述目的，本专利技术第二方面实施例的全景区域的信息处理装置，包括：识别模块，用于根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体；第一获取模块，用于获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；渲染模块，用于根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；建立模块，用于建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。本专利技术实施例的全景区域的信息处理装置，根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，并获取物体在全景图片中的边缘参数信息，进而根据边缘参数信息在全景区域中渲染物体的信息展示入口，并建立信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。由此，可自动识别出全景图片中的物体，并通过物体本身来展现更丰富的景物信息，展现自然且成本较低。另外，本专利技术实施例的全景区域的信息处理装置，还具有如下附加的技术特征：在本专利技术的一个实施例中，所述识别模块包括：获取单元，用于对所述全景图片进行边缘检测处理，获取待识别物体的第一参数；识别单元，用于根据所述图像机器学习模型中的第二参数与所述第一参数进行匹配，识别所述全景图片中的物体。在本专利技术的一个实施例中，所述渲染模块包括：投影单元，用于根据预设的转换坐标和根据所述边缘参数信息将所述物体从所述全景图片中投影显示到所述全景区域中；渲染单元，用于按照预设的图像处理算法渲染所述物体的信息展示入口。在本专利技术的一个实施例中，还包括：第二获取模块，用于获取用户对所述全景区域进行触控操作的点击坐标；确定模块，用于确定与所述点击坐标对应物体的信息展示入口；显示模块，用于根据所述对应关系向所述用户显示与所述信息展示入口对应的展示信息。在本专利技术的一个实施例中，所述显示模块用于：若所述信息展示入口为房门，则向所述用户显示室内全景；或，若所述信息展示入口为电视机，则向所述用户显示预设的视频信息；或，若所述信息展示入口为家具，则向所述用户显示预设的广告信息。为了实现上述实施例，本专利技术第三方面实施例提出了另一种全景区域的信息处理装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。为了实现上述实施例，本专利技术第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器被执行时，使得移动终端能够执行一种全景区域的信息处理方法，所述方法包括：根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。为了实现上述实施例，本专利技术第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行一种全景区域的信息处理方法，所述方法包括：根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是根据本专利技术一个实施例的全景区域的信息处理方法的流程图；图2是根据本专利技术另一个实施例的全景区域的信息处理方法的流程图；图3是根据本专利技术一个实施例的坐标区域与信息展示入口对应界面示意图；图4是根据本专利技术一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图；图5是根据本专利技术另一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图；图6是根据本专利技术又一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图；以及图7是根据本专利技术还一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种全景区域的信息处理方法，其特征在于，包括：根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。

【技术特征摘要】
1.一种全景区域的信息处理方法，其特征在于，包括：根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，包括：对所述全景图片进行边缘检测处理，获取待识别物体的第一参数；根据所述图像机器学习模型中的第二参数与所述第一参数进行匹配，识别所述全景图片中的物体。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口，包括：根据预设的转换坐标和根据所述边缘参数信息将所述物体从所述全景图片中投影显示到所述全景区域中；按照预设的图像处理算法渲染所述物体的信息展示入口。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系之后，还包括：获取用户对所述全景区域进行触控操作的点击坐标；确定与所述点击坐标对应物体的信息展示入口；根据所述对应关系向所述用户显示与所述信息展示入口对应的展示信息。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述对应关系向所述用户显示与所述信息展示入口对应的展示信息，包括：若所述信息展示入口为房门，则向所述用户显示室内全景；或，若所述信息展示入口为电视机，则向所述用户显示预设的视频信息；或，若所述信息展示入口为家具，则向所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张继庆，蔡娜，刘洋，黄文明，李诗琪，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11