一种室内可用空间的自动检测方法技术

本发明专利技术涉及一种室内可用空间的自动检测方法。该方法：S1、基于智能手机采集图像序列并预处理；S2、生成场景的稀疏点云，并估计每一幅图像的相机参数，再得到三维点云模型；S3、将三维点云模型转化为三维点云坐标数据，并筛选出地面平面点云数据；S4、将地面点云拟合平面的三维数据转为二维数据，并提取出地面点云的边缘；S5、对地面边缘点云数据进行直线拟合，进而确定尺寸比例参数K；S6、构造地面点云多边形和计算多边形面积，结合K求出室内空间的地面面积。本发明专利技术方法的测量误差小，操作简单、对采集设备要求低，不需要对测量人员进行专业训练，人工成本低。

【技术实现步骤摘要】
一种室内可用空间的自动检测方法
本专利技术属于三维重建和图像测量技术，具体涉及一种室内可用空间的自动检测方法。
技术介绍
机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，该技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多，其应用的分类主要是测量、检测、定位、分类方面。传统的空间尺寸的测量一般是采用人工测量的方法来完成，虽然大多数情况下人类可以完成各种情况下尺寸的测量，但是面对各种各样的情况的测量，人工测量不仅需要花费大量的时间和金钱对测量人员进行培训，而且有些测量步骤对于测量人员来说往往是比较枯燥无味又或者需要测量人员精力高度集中，因此人在测量过程中难免会产生一些问题。此外，在人工测量中，需要借助各种各样的工具，不可避免的会出现偶然误差，这就造成对于一些测量精度要求比较高的测量来说，人工测量达到要求的精确度难度比较高，而且在要求相对高的情况下，即便是经过专业培训的人员其测量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种室内可用空间的自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S1、用智能手机采集图像序列并进行图像预处理；/n步骤S2、使用增量式SFM算法生成场景的稀疏点云，并且估计每一幅图像的相机参数，再得到三维点云模型；/n步骤S3、将三维点云模型转化为三维点云坐标数据，对三维点云坐标数据进行拟合，以筛选出地面平面的点云数据；/n步骤S4、将三维空间平面的地面平面点云数据转为二维平面的点云数据，并对二维平面的点云数据进行边缘提取，提取出地面边缘点云数据；/n步骤S5、基于地面边缘点云数据，确定拟合出来的直线的像素数与真实场景尺寸之间的比例参数K；/n步骤S6、构造地面点云多边形并计算多边形面积...

【技术特征摘要】
1.一种室内可用空间的自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、用智能手机采集图像序列并进行图像预处理；
步骤S2、使用增量式SFM算法生成场景的稀疏点云，并且估计每一幅图像的相机参数，再得到三维点云模型；
步骤S3、将三维点云模型转化为三维点云坐标数据，对三维点云坐标数据进行拟合，以筛选出地面平面的点云数据；
步骤S4、将三维空间平面的地面平面点云数据转为二维平面的点云数据，并对二维平面的点云数据进行边缘提取，提取出地面边缘点云数据；
步骤S5、基于地面边缘点云数据，确定拟合出来的直线的像素数与真实场景尺寸之间的比例参数K；
步骤S6、构造地面点云多边形并计算多边形面积，结合参数K即可求出室内空间的地面面积。


2.根据权利要求1所述的一种室内可用空间的自动检测方法，其特征在于，所述步骤S2中采用的增量式SFM算法的具体步骤如下：
a1、提取特征点，匹配图像之间的点对；
a2、引入对极几何，使用极线约束来剔除错误匹配点对；
a3、使用随机抽样一致性算法来稳定估算基础矩阵F；
a4、使用单应性模型选择初始化图像对；
a5、求解相机和结构参数。


3.根据权利要求1所述的一种室内可用空间的自动检测方法，其特征在于，所述步骤S2中三维点云模型是基于稠密点云的重建实现的。


4.根据权利要求1所述的一种室内可用空间的自动检测方法，其特征在于，所述步骤S2中生成三维点云模型的具体步骤如下：...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴丽君，苏毅辉，吴振辉，刘康康，陈志聪，程树英，林培杰，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建;35