一种非凸室内空间识别重建方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种非凸室内空间识别重建方法及系统。为使测量方法匹配适用于居家适老化改造上门评估场景，本发明专利技术利用增强现实技术与深度传感器扫描技术，扫描并识别所处室内空间的各类参考面，相较于其它基于深度传感器的户型扫描App工具中的空间扫描方法，本发明专利技术采用独有的处理方法，使室内户型识别不依赖于参考面选择顺序，确保即使用户进行乱序选择也可实现室内毛坯空间的重建，大大提高了此类测量方法的易用性与使用效率。法的易用性与使用效率。法的易用性与使用效率。

【技术实现步骤摘要】
一种非凸室内空间识别重建方法及系统


[0001]本专利技术涉及增强现实辅助设计
，尤其涉及一种非凸室内空间识别重建方法及系统。

技术介绍

[0002]随着老龄人口数量增加，基于我国现实国情，居家养老模式作为我国主要的养老模式已基本确立，老年人的居家安全、便利生活需求越来越受到重视，对老年人居所进行适当的适老化改造已成为必要的前期工作。其中，通过安装适老化助具能够快速的提升环境对于老年人的友好程度，是一种主要的老人居所改造升级方式。
[0003]上门评估是目前适老化助具安装的重要前期工作，其方式是上门与老人及家属进行沟通，结合房屋结构、家属意愿确定改造需求、明确安装位置。在上门评估过程中具有实现信息获取、留痕、确责、施工、验收各环节无纸化办公与信息互通的信息化系统必不可少。现有居家适老化上门评估系统实现以网页形式的传统信息化系统为主，故对于老人家原始户型测量这一关键工作依然为人工手动测量，存在工作量大、易出错、效率低等问题。
[0004]随着增强现实技术的发展与在移动计算设备中集成深度传感器已成移动设备厂商主流趋势，使三维重构功能在目前的消费级移动计算设备上实现成为可能。目前市面上针对消费级移动计算设备，已存在基于增强现实技术与深度传感器的户型扫描App工具。例如，目前主流的增强现实量房工具MagicPlan的户型扫描方法主要包括：1、设备显示扫描地面引导信息，引导用户对地面进行扫描；2、使用设备扫描地面获取地面空间深度信息；3、根据地面空间深度信息计算得到地面参考面；4、设备显示扫描屋顶引导信息，引导用户对屋顶进行扫描；5、使用设备扫描扫描屋顶，获取屋顶空间深度信息；6、根据屋顶空间深度信息计算得到屋顶参考面；7、设备显示扫描墙面引导信息，引导用户扫描第一面墙体；8、使用设备扫描第一墙面，获取墙面空间深度信息；9、根据第一墙面空间深度信息计算得到地面参考面，并计算参考面平面参数；10、设备显示扫描下一墙面引导信息，引导用户扫描下一面墙体；11、使用设备扫描下一墙面，获取墙面空间深度信息；12、根据墙面空间深度信息计算得到墙面参考面，并计算参考面平面参数；13、根据当前墙面与上一扫描墙面的参考面平面参数，计算两墙结合点信息；14、将当前扫描墙面的参考面平面参数与当前扫描墙面与上一扫描墙面的结合点信息存入系统内部数据结构；15、判断当前扫描墙面是否与扫描第一墙面交汇；16、若未交汇跳转至第10步，继续扫描；17、若与第一墙面交汇，表明扫描完毕，使用上述系统内部数据结构所存储的各墙面、地面、屋顶的参考面平面参数与结合点信息计算形成毛坯室内空间。由此可知，现有方法一般是通过系统引导用户的方式，让用户在房间内依次扫描空间中地面、屋顶及所有墙体，并依序计算墙体连接结合点信息，最终结合上述扫描信息与结合点信息计算最终的毛坯室内户型。对应的，采用这一类方法进行重建，需要用户参与到扫描与推断的全过程中，由于人工高度参与，规避了基于扫描信息后台分析算法的复杂度，因此在工程角度具有简化系统实现的优点。但是另一方面，由于需要用户手持设备依序扫描房屋内各墙面，使整体扫描效率较低；且墙体必须依照衔接顺序扫描，容易因人
为失误导致扫描错误，从而影响最终空间精确程度，也从整体上降低了扫描效率。
[0005]针对于居家适老化的特殊使用场景，由于现有技术户型扫描App多依赖于参考面扫描顺序，往往需依序依次扫描所处房屋墙体，通过“拉围挡”方式进行扫描并重建房屋户型，整体扫描重建过程效率较低，难以满足上门评估人员在居家适老化上门评估时，对老人家原始户型测量工作的高效率、操作简易等要求，导致难以使此类技术实际赋能于居家适老化上门评估场景。

技术实现思路

[0006]针对上述
技术介绍
的不足，本专利技术提出一种非凸室内空间识别重建方法及系统，本专利技术中空间识别重建方法相较于
技术介绍
有更好的鲁棒性，对于居家适老化改造上门评估人员使用起来更加简易、可用，可显著提高上门评估人员室内空间测量工作的效率。该方法的特点是通过增强现实技术与深度扫描技术，扫描并识别所处室内空间的各种参考面，本专利技术采用独有的算法，使室内户型识别不依赖于参考面选择顺序，确保即使用户进行乱序选择也可实现室内毛坯空间的重建。
[0007]为实现以上目的，本专利技术所采用的技术方案包括：
[0008]一种非凸室内空间识别重建方法，其特征在于，包括：
[0009]S1、使用设备扫描房间获取房间空间深度信息；
[0010]S2、根据房间空间深度信息计算得到参考面集合；
[0011]S3、用户从参考面集合中选择参考面，得到被选中的参考面集合；
[0012]S4、根据被选中的参考面集合，重建毛坯室内空间模型。
[0013]进一步地，所述步骤S4包括分步骤：
[0014]S401:根据被选中的参考面集合，分别计算每个参考面的平面方程参数，得到参考面平面参数集合；
[0015]S402:初始化二元空间树根节点，根据参考面集合和参考面平面参数集合构建对应二元空间树根节点的参考面面片列表和参考面平面参数列表；
[0016]S403:将二元空间树根节点设置为当前节点；
[0017]S404:遍历当前节点的平面参数列表，查找并选择分割平面；
[0018]S405、创建正向子节点和负向子节点两个下位子节点，并使用分割平面对当前节点的参考面网格列表中的参考面进行逐一分割，将分割后位于分割平面正向的参考面放入所述正向子节点的参考面网格列表中，并依据所述参考面网格列表生成此节点对应的平面参数列表；将分割后位于分割平面负向的参考面放入所述负向子节点的参考面网格列表中，并依据所述参考面网格列表生成此节点对应的平面参数列表；
[0019]S406、将当前节点的正向子节点和负向子节点分别重新设置为当前节点，并重新执行分步骤S404，直至当前节点下不能查找到分割平面时将当前节点标记为叶节点；
[0020]S407、对构建完成的所述二元空间树从根节点出发进行深度优先遍历，查找所有正向叶节点，其遍历中游走到的各中间节点的分割平面即为叶节点所代表凸空间的构造平面，对这些平面进行收集，为每个正向叶节点构建凸空间构造平面集合；
[0021]S408、根据每个正向叶节点的凸空间构造平面集合，计算各正向叶节点的凸包围体；
[0022]S409、查找各正向叶节点的凸包围体对应的共面凸多边形，并对共面凸多边形求交，相交部分形成的新多边形即为两凸包围体对应的连接口；
[0023]S410、各正向叶节点凸包围体与凸包围体对应的连接口多边形集合即构成了最终完整的毛坯室内空间模型。
[0024]进一步地，所述步骤S1包括分步骤：
[0025]S101:逐帧从相机图像回传模块中获取所拍摄的当前帧图像，并将图像拷贝至当前帧颜色缓冲区；
[0026]S102:逐帧从深度图像回传模块中获取所拍摄的深度图像与所对应的可信矩阵；
[0027]S103:逐一评判所述深度可信矩阵中存储的可信值，当可信值大于预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非凸室内空间识别重建方法，其特征在于，包括：S1、使用设备扫描房间获取房间空间深度信息；S2、根据房间空间深度信息计算得到参考面集合；S3、用户从参考面集合中选择参考面，得到被选中的参考面集合；S4、根据被选中的参考面集合，重建毛坯室内空间模型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4包括分步骤：S401:根据被选中的参考面集合，分别计算每个参考面的平面方程参数，得到参考面平面参数集合；S402:初始化二元空间树根节点，根据参考面集合和参考面平面参数集合构建对应二元空间树根节点的参考面面片列表和参考面平面参数列表；S403:将二元空间树根节点设置为当前节点；S404:遍历当前节点的平面参数列表，查找并选择分割平面；S405、创建正向子节点和负向子节点两个下位子节点，并使用分割平面对当前节点的参考面网格列表中的参考面进行逐一分割，将分割后位于分割平面正向的参考面放入所述正向子节点的参考面网格列表中，并依据所述参考面网格列表生成此节点对应的平面参数列表；将分割后位于分割平面负向的参考面放入所述负向子节点的参考面网格列表中，并依据所述参考面网格列表生成此节点对应的平面参数列表；S406、将当前节点的正向子节点和负向子节点分别重新设置为当前节点，并重新执行分步骤S404，直至当前节点下不能查找到分割平面时将当前节点标记为叶节点；S407、对构建完成的所述二元空间树从根节点出发进行深度优先遍历，查找所有正向叶节点，其遍历中游走到的各中间节点的分割平面即为叶节点所代表凸空间的构造平面，对这些平面进行收集，为每个正向叶节点构建凸空间构造平面集合；S408、根据每个正向叶节点的凸空间构造平面集合，计算各正向叶节点的凸包围体；S409、查找各正向叶节点的凸包围体对应的共面凸多边形，并对共面凸多边形求交，相交部分形成的新多边形即为两凸包围体对应的连接口；S410、各正向叶节点凸包围体与凸包围体对应的连接口多边形集合即构成了最终完整的毛坯室内空间模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括分步骤：S101:逐帧从相机图像回传模块中获取所拍摄的当前帧图像，并将图像拷贝至当前帧颜色缓冲区；S102:逐帧从深度图像回传模块中获取所拍摄的深度图像与所对应的可信矩阵；S103:逐一评判所述深度可信矩阵中存储的可信值，当可信值大于预设可信阈值时，则对应位置的深度图像中的深度值被加入到深度可信集合中；S104:根据当前帧系统中相机在虚拟空间中的位移、旋转信息，结合深度可信集合中的深度信息，计算当前帧空间点云信息，并记录至空间点云集合中；S105:根据当前帧的空间点云集合，使用点云三角面化算法，计算当前帧房屋网格模型面片集合；S106:将当前帧房屋网格模型面片集合汇总至对应最终房屋网格模型面片集合的数据结构中，所述数据结构用于后续识别与计算参考面；
S107:根据房屋网格模型面片集合，构建用于渲染的顶点列表、法线列表和三角面索引列表并汇总至数据结构，将所述数据结构推送至渲染管线。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：向用户呈现将渲染管线扫描进度，对当前已扫描部分对应边界突出显示以提示扫描区域的边界。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括分步骤：S201:将最终房屋网格模型面片集合中各三角面片顶点的位置信息作为平面识别点云集合；S202:根据点云密度分布过滤掉平面识别点云集合中的离群点，得到过滤后的平面识别点云集合；S203:根据地面、屋顶、墙面类型平面的空间坐标特点，分别对过滤后的平面识别点云集合中的点的不同坐标轴的坐标值进行排序，分离出代表各类型平面的种子点云集合；S204:根据各类型...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏，鲁卫华，尚志嵬，李百合，李功洲，
申请(专利权)人：中国电子工程设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：