【技术实现步骤摘要】
基于立体视觉的消防区域可通过性分析系统
本专利技术涉及人工智能
，具体而言涉及一种端到端的深度网络，可以实现基于立体视觉的消防区域可通过性分析系统。
技术介绍
目前单位或者住宅区内的消防车通道沿途均实行标志和标线标识管理，明确消防车通道的标识设置以及消防车通道的管理责任。而对于消防车通道的检测，现有技术中多是在巡检车上安装激光雷达传感器进行检测，这一方式的成本较高，不适合大范围应用。为了降低成本，有研究人员提出采用视频图像对消防区域进行分析，然而目前的视频图像分析方法中仍存在诸多问题，例如，2D网络并不能提取到稳定的3D信息，或者当前基于图块匹配的Siamese网络的架构，很难利用环境信息寻找不适定区域(遮挡区域，弱纹理区域等)一致性的能力等，导致视频图像分析方法难以真正应用到实际巡检过程中。因此，目前继续提出一种能够实现大范围应用的消防区域通过性分析方法，例如，通过视频结构化处理手段，结合日常巡逻业务实际，确保消防生命通道的畅通。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种基于...
【技术保护点】
1.一种基于立体视觉的消防区域可通过性分析系统，其特征在于，所述分析系统包括输入模块、深度估计模块和可通过性分析模块；/n所述输入模块用于接收拍摄装置传输的双目图像；/n所述深度估计模块包括依次连接的权重共享的孪生网络层、金字塔立体匹配网络、投影变换层和三维逆投影层；所述孪生网络层、金字塔立体匹配网络接收输入模块传输的双目图像，提取得到用于立体匹配的像素级特征和用于目标检测的高级特征；所述投影变换层用于构建一个用于学习逐像素对应关系的平面扫描体；所述三维逆投影层用于通过可导的图像扭转操作，将平面扫描体转换成3D几何体，构建世界坐标系的三维几何特征；/n所述可通过性分析模块基...
【技术特征摘要】
1.一种基于立体视觉的消防区域可通过性分析系统，其特征在于，所述分析系统包括输入模块、深度估计模块和可通过性分析模块；
所述输入模块用于接收拍摄装置传输的双目图像；
所述深度估计模块包括依次连接的权重共享的孪生网络层、金字塔立体匹配网络、投影变换层和三维逆投影层；所述孪生网络层、金字塔立体匹配网络接收输入模块传输的双目图像，提取得到用于立体匹配的像素级特征和用于目标检测的高级特征；所述投影变换层用于构建一个用于学习逐像素对应关系的平面扫描体；所述三维逆投影层用于通过可导的图像扭转操作，将平面扫描体转换成3D几何体，构建世界坐标系的三维几何特征；
所述可通过性分析模块基于3D卷积网络构建，用于对三维几何体进行可通过性分析。
2.根据权利要求1所述的基于立体视觉的消防区域可通过性分析系统，其特征在于，所述金字塔立体匹配网络包括金字塔池化单元和3D卷积神经网络单元；
所述金字塔池化单元通过聚合不同尺寸和不同位置的环境信息构建匹配代价体，所述3D卷积神经网络单元通过将多个堆叠的沙漏网络与中间监督结合以实现代价聚合和视差回归。
3.根据权利要求2所述的基于立体视觉的消防区域可通过性分析系统，其特征在于，所述金字塔池化单元包括两个权重共享的CNN网络通道和两个金字塔池化层，CNN网络通道和金字塔池化层一一对应连接；
所述双目图像分别经两个CNN网络通道计算得到对应特征图，将计算得到的特征图导入金字塔池化层以获取特征。
4.根据权利要求1所述的基于立体视觉的消防区域可通过性分析系统，其特征在于，所述投影变换层构建一个用于学习逐像素对应关系的平面扫描体的过程包括以下步骤：
S11，分别沿摄像机视角的右方、下方和前方离散化消防区域空间为三维体素网格(WV,HV,DV)，WV,HV,DV分别表示网格的宽度、高度和长度，每个体素的大小是(vw,vh,vd)；
S12，通过视差d计算双目图像对(IL,IR)的左右图像的匹配像素点在水平方向上的位移；
S13，通过连接左图像特征FL和在相同间隔深度值的右图像特征的重投影FR→L来构建平面扫描体，平面扫描体的坐标表示为(u,v,d)，其中(u,v)表示图像的像素点位置信息，d表示垂直于图像平面的深度信息；
S14，用两个三维卷积缩减平面扫描体的特征映射为一维的平面扫描代价体；
S15，利用可导的softarg-min...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾晓东，王士昭，王彬，
申请(专利权)人：江苏君英天达人工智能研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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