一种点面优化方法、终端设备以及计算机存储介质技术

本申请公开了一种点面优化方法、终端设备以及计算机存储介质，该点面优化方法包括：分别获取待优化平面关联的多个观测点在第一关键帧的第一坐标，以及所述观测点在第二关键帧的第二坐标；基于所述第一坐标、所述第二坐标以及预设的投影方程，得到所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系；基于所述多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系，对所述待优化平面进行优化。本申请的点面优化方法通过多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系，优化平面拟合过程中的数据计算耗时以及数据计算量。算量。算量。

【技术实现步骤摘要】
一种点面优化方法、终端设备以及计算机存储介质


[0001]本申请涉及计算机视觉处理
，特别是涉及一种点面优化方法、终端设备以及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]室内环境中存在大量的平面结构，而融合点面的状态优化是平面SLAM(simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建)技术中一个关键的问题.平面SLAM可以在很多领域中发挥重要的应用,例如AR(Augmented Reality，增强现实)/VR(Virtual Reality，虚拟现实)模型的可视化，无人机和自动驾驶的定位系统.
[0003]然而目前基于homography(单应性)点面的优化模型存在优化速度较慢的问题，严重影响该算法在移动端设备上的实时使用，特别是手机和无人机等设备。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种点面优化方法、终端设备以及计算机存储介质。
[0005]本申请采用的一个技术方案是提供一种点面优化方法，所述点面优化方法包括：
[0006]分别获取待优化平面关联的多个观测点在第一关键帧的第一坐标，以及所述观测点在第二关键帧的第二坐标；
[0007]基于所述第一坐标、所述第二坐标以及预设的投影方程，得到所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系；
[0008]基于所述多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系，对所述待优化平面进行优化。
[0009]其中，所述基于所述第一坐标、所述第二坐标以及预设的投影方程，得到所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系，包括：
[0010]基于所述第一坐标以及预设的投影方程，得到所述第一关键帧与所述待优化平面的第一重投影关系；
[0011]基于所述第二坐标以及所述预设的投影方程，得到所述第二关键帧与所述待优化平面的第二重投影关系；
[0012]利用所述第一重投影关系和所述第二重投影关系，获取所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系。
[0013]其中，所述基于所述第一坐标以及预设的投影方程，得到所述第一关键帧与所述待优化平面的第一重投影关系，包括：
[0014]利用采集所述第一关键帧的相机参数、所述待优化平面的平面参数以及所述第一坐标结合所述预设的投影方程，得到所述第一重投影关系。
[0015]其中，所述基于所述第二坐标以及所述预设的投影方程，得到所述第二关键帧与所述待优化平面的第二重投影关系，包括：
[0016]利用采集所述第二关键帧的相机参数、采集所述第二关键帧的相机参数、所述第
一坐标以及所述第二坐标结合所述预设的投影方程，得到所述第二重投影关系。
[0017]其中，所述利用所述第一重投影关系和所述第二重投影关系，获取所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系，包括：
[0018]结合所述第一重投影关系和所述第二重投影关系，获取用于表征所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系的第三重投影关系；
[0019]利用所述第三重投影关系获取所述观测点的单应性因子；
[0020]所述基于所述多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系，对所述待优化平面进行优化之前，所述点面优化方法还包括：
[0021]利用所述多个观测点的单应性因子融合得到所述多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系。
[0022]其中，所述利用所述多个观测点的单应性因子融合得到所述多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系，对所述待优化平面进行优化，包括：
[0023]利用所述观测点的单应性因子获取所述观测点的单应性代价函数；
[0024]将所述多个观测点的单应性代价函数融合得到用于表征所述多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系的总单应性代价函数；
[0025]利用所述总单应性代价函数对所述待优化平面进行优化。
[0026]其中，所述利用所述总单应性代价函数对所述待优化平面进行优化，包括：
[0027]利用所述总单应性代价函数构建所述待优化平面的雅各比矩阵；
[0028]求解所述雅各比矩阵，将求解结果作为所述待优化平面的优化参数。
[0029]其中，所述基于所述多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系，对所述待优化平面进行优化之后，所述点面优化方法还包括：
[0030]利用优化后的平面构建地图。
[0031]本申请采用的另一个技术方案是提供一种终端设备，所述终端设备包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器；
[0032]其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现如上述的点面优化方法。
[0033]本申请采用的另一个技术方案是提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被计算机执行时，用以实现如上述的点面优化方法。
[0034]本申请的有益效果是：终端设备分别获取待优化平面关联的多个观测点在第一关键帧的第一坐标，以及所述观测点在第二关键帧的第二坐标；基于所述第一坐标、所述第二坐标以及预设的投影方程，得到所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系；基于所述多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系，对所述待优化平面进行优化。本申请的点面优化方法通过多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系，优化平面拟合过程中的数据计算耗时以及数据计算量。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的
附图。
[0036]图1是本申请提供的点面优化方法一实施例的流程示意图；
[0037]图2是图1所示点面优化方法步骤12的具体流程示意图；
[0038]图3是本申请提供的单应性因子的结构示意图；
[0039]图4是本申请提供的压缩单应性因子的结构示意图；
[0040]图5是本申请提供的终端设备一实施例的结构示意图；
[0041]图6是本申请提供的终端设备另一实施例的结构示意图；
[0042]图7是本申请提供的计算机存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0043]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0044]为解决目前点面的优化模型存在优化速度较慢的问题，本申请提出一种基于homography的点面快速优化模型，通过将大量的点面信息合成到一个优化信息以及去除多余平面点的重投影信息,以提高优化速度,以达到用户的使用效率。
[0045]具体请参见图1，图1是本申请提供的点面优化方法一实施例的流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点面优化方法，其特征在于，所述点面优化方法包括：分别获取待优化平面关联的多个观测点在第一关键帧的第一坐标，以及所述观测点在第二关键帧的第二坐标；基于所述第一坐标、所述第二坐标以及预设的投影方程，得到所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系；基于所述多个观测点与所述待优化平面的相对位置关系，对所述待优化平面进行优化。2.根据权利要求1所述的点面优化方法，其特征在于，所述基于所述第一坐标、所述第二坐标以及预设的投影方程，得到所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系，包括：基于所述第一坐标以及预设的投影方程，得到所述第一关键帧与所述待优化平面的第一重投影关系；基于所述第二坐标以及所述预设的投影方程，得到所述第二关键帧与所述待优化平面的第二重投影关系；利用所述第一重投影关系和所述第二重投影关系，获取所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系。3.根据权利要求2所述的点面优化方法，其特征在于，所述基于所述第一坐标以及预设的投影方程，得到所述第一关键帧与所述待优化平面的第一重投影关系，包括：利用采集所述第一关键帧的相机参数、所述待优化平面的平面参数以及所述第一坐标结合所述预设的投影方程，得到所述第一重投影关系。4.根据权利要求3所述的点面优化方法，其特征在于，所述基于所述第二坐标以及所述预设的投影方程，得到所述第二关键帧与所述待优化平面的第二重投影关系，包括：利用采集所述第二关键帧的相机参数、采集所述第二关键帧的相机参数、所述第一坐标以及所述第二坐标结合所述预设的投影方程，得到所述第二重投影关系。5.根据权利要求2～4任一项所述的点面优化方法，其特征在于，所述利用所述第一重投影关系和所述第二重投影关系，获取所述观测点与所述待优化平面的相对位置关系，包括：结合所述第一重投影关系和所述第二重...

【专利技术属性】
技术研发人员：王帅，陈丹鹏，王楠，
申请(专利权)人：深圳市慧鲤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：