一种测试方法技术

本公开提供了一种测试方法

【技术实现步骤摘要】
一种测试方法、装置、计算机设备及可读存储介质


[0001]本公开涉及增强现实
，具体而言，涉及一种测试方法
、
装置
、
计算机设备及可读存储介质
。

技术介绍

[0002]增强现实
(Augmented Reality
，
AR)
技术是指通过电脑技术，将虚拟的信息应用到真实世界，真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在
。
由此，在实际运用过程中，还需要一定的定位技术来辅助
AR
技术，从而将真实的环境与虚拟的物体准确地叠加在同一位置上，使得真实的环境和虚拟的物体更好地融合在同一个画面或空间中
。
[0003]AR
设备的硬件资源有限，且不同
AR
设备的配置各不相同，因此在将软件程序部署到移动
AR
设备中后，存在定位精度的问题
、
以及在定位过程中由于耗时较长导致定位跟不上镜头场景刷新，而出现定位滞后的问题
。
因此，一种定位技术的测试方法成为当前亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0004]本公开实施例至少提供一种测试方法
、
装置
、
计算机设备及可读存储介质
。
[0005]第一方面，本公开实施例提供了一种测试方法，包括：
[0006]利用增强现实
AR
设备获取现实场景的多帧测试图像
、
以及获取与所述多帧测试图像中各帧测试图像分别对应的真实位姿；
[0007]基于云服务端部署的与所述现实场景对应的三维地图，对所述测试图像进行云定位，得到与各帧所述测试图像对应的预测位姿，以及确定对所述测试图像进行云定位过程中的耗时信息；
[0008]基于多帧测试图像分别对应的所述真实位姿和所述预测位姿
、
以及所述耗时信息，确定云定位测试结果
。
[0009]这样，通过该测试方法对云定位过程进行测试，确定该定位过程是否满足预设的定位标准，为后续优化定位方法提供数据支持
。
[0010]一种可选的实施方式中，还包括：
[0011]基于所述现实场景进行三维重建，得到所述现实场景对应的所述三维地图；
[0012]将所述三维地图部署在所述云服务端
。
[0013]一种可选的实施方式中，所述利用增强现实
AR
设备获取现实场景的多帧测试图像，包括：
[0014]在特定的光照条件下，获取所述现实场景的多帧测试图像
。
[0015]这样，可以获取到符合预设要求的测试图像，便于后续测试过程
。
[0016]一种可选的实施方式中，所述利用增强现实
AR
设备获取现实场景的多帧测试图像，包括：
[0017]控制所述
AR
设备在所述现实场景内移动，并在移动过程中获取场景视频；
[0018]对所述场景视频进行抽帧处理，得到所述多帧测试图像
。
[0019]这样，可以基于测试要求，获取测试图像，减少对于处理资源的消耗
。
[0020]一种可选的实施方式中，所述获取与所述多帧测试图像中各帧测试图像分别对应的真实位姿，包括：
[0021]利用所述
AR
设备中的惯性测量单元
、
或者部署在所述现实场景中的位姿测量设备，获取与所述多帧测试图像中各帧测试图像分别对应的真实位姿
。
[0022]一种可选的实施方式中，所述基于云服务端部署的与所述现实场景对应的三维地图，对所述测试图像进行云定位，得到与各帧所述测试图像对应的预测位姿，包括：
[0023]利用所述
AR
设备对各帧所述测试图像进行特征提取，得到各帧所述测试图像的特征数据；
[0024]向所述云服务端发送所述特征数据；所述特征数据用于所述云服务端基于所述特征数据和所述三维地图，对所述测试图像进行云定位，得到与各帧所述测试图像对应的预测位姿；
[0025]接收所述云服务端发送的所述预测位姿
。
[0026]一种可选的实施方式中，所述基于多帧测试图像分别对应的所述真实位姿和所述预测位姿
、
以及所述耗时信息，确定云定位测试结果，包括：
[0027]针对每帧所述测试图像，基于该帧测试图像对应的真实位姿
、
和预测位姿，确定预测误差；
[0028]基于多帧所述测试图像分别对应的预测误差
、
以及耗时信息，确定所述云定位测试结果
。
[0029]这样，基于多种测试条件，可以对测试图像进行测试，提高测试精度
。
[0030]一种可选的实施方式中，所述基于多帧所述测试图像分别对应的预测误差
、
以及耗时信息，确定所述云定位测试结果，包括：
[0031]针对多帧所述测试图像中的每帧测试图像，基于该帧测试图像对应的预测误差，确定该帧测试图像对应的定位结果；该帧测试图像对应的定位结果包括：定位成功或定位失败；
[0032]基于多帧所述测试图像分别对应的定位结果
、
以及所述耗时信息，确定所述云定位测试结果
。
[0033]一种可选的实施方式中，当所述预测误差为位置误差时，所述基于该帧测试图像对应的预测误差，确定该帧测试图像对应的定位结果，包括：
[0034]将该测试图像对应的位置误差和预设位置误差阈值进行比对；
[0035]响应于该测试图像对应的位置误差小于所述预设位置误差阈值，将该测试图像的定位结果确定为定位成功；
[0036]响应于该测试图像对应的位置误差大于或者等于所述预设位置误差阈值，将该测试图像的定位结果确定为定位失败
。
[0037]一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
[0038]基于该帧测试图像对应的真实位姿对应的所述现实场景中的第一位置
、
以及所述预测位姿对应的所述现实场景中的第二位置，确定该帧测试图像对应的位置误差
。
[0039]一种可选的实施方式中，当所述预测误差为景深误差时，所述基于该帧测试图像对应的预测误差，确定该帧测试图像对应的定位结果，包括：
[0040]将该测试图像对应的景深误差和预设景深误差阈值进行比对；
[0041]响应于该测试图像对应的景深误差小于所述预设景深误差阈值，将该测试图像的定位结果确定为定位成功；
[0042]响应于该测试图像对应的景深误差大于或者等于所述预设景深误差阈值，将该测试图像的定位结果确定为定位失败
。
[0043]一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
[0044]基于所述真实位姿，确定位于所述
AR
设备对应的拍摄视本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种测试方法，其特征在于，包括：利用增强现实
AR
设备获取现实场景的多帧测试图像
、
以及获取与所述多帧测试图像中各帧测试图像分别对应的真实位姿；基于云服务端部署的与所述现实场景对应的三维地图，对所述测试图像进行云定位，得到与各帧所述测试图像对应的预测位姿，以及确定对所述测试图像进行云定位的耗时信息；基于多帧测试图像分别对应的所述真实位姿和所述预测位姿
、
以及所述耗时信息，确定云定位测试结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于所述现实场景进行三维重建，得到所述现实场景对应的所述三维地图；将所述三维地图部署在所述云服务端
。3.
根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述利用增强现实
AR
设备获取现实场景的多帧测试图像，包括：在特定的光照条件下，获取所述现实场景的多帧测试图像
。4.
根据权利要求1‑3任一项所述的方法，其特征在于，所述利用增强现实
AR
设备获取现实场景的多帧测试图像，包括：控制所述
AR
设备在所述现实场景内移动，并在移动过程中获取场景视频；对所述场景视频进行抽帧处理，得到所述多帧测试图像
。5.
根据权利要求1‑4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取与所述多帧测试图像中各帧测试图像分别对应的真实位姿，包括：利用所述
AR
设备中的惯性测量单元
、
或者部署在所述现实场景中的位姿测量设备，获取与所述多帧测试图像中各帧测试图像分别对应的真实位姿
。6.
根据权利要求1‑5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于云服务端部署的与所述现实场景对应的三维地图，对所述测试图像进行云定位，得到与各帧所述测试图像对应的预测位姿，包括：利用所述
AR
设备对各帧所述测试图像进行特征提取，得到各帧所述测试图像的特征数据；向所述云服务端发送所述特征数据；所述特征数据用于所述云服务端基于所述特征数据和所述三维地图，对所述测试图像进行云定位，得到与各帧所述测试图像对应的预测位姿；接收所述云服务端发送的所述预测位姿
。7.
根据权利要求1‑6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于多帧测试图像分别对应的所述真实位姿和所述预测位姿
、
以及所述耗时信息，确定云定位测试结果，包括：针对每帧所述测试图像，基于该帧测试图像对应的真实位姿
、
和预测位姿，确定预测误差；基于多帧所述测试图像分别对应的预测误差
、
以及耗时信息，确定所述云定位测试结果
。8.
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于多帧所述测试图像分别对应的预测误差
、
以及耗时信息，确定所述云定位测试结果，包括：
针对多帧所述测试图像中的每帧测试图像，基于该帧测试图像对应的预测误差，确定该帧测试图像对应的定位结果；该帧测试图像对应的定位结果包括：定位成功或定位失败；基于多帧所述测试图像分别对应的定位结果
、
以及所述耗时信息，确定所述云定位测试结果
。9.
根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述预测误差为位置误差时，所述基于该帧测试图像对应的预测误差，确定该帧测试图像对应的定位结果，包括：将该测试图像对应的位置误差和预设位置误差阈值进行比对；响应于该测试图像对应的位置误差小于所述预设位置误差阈值，将该测试图像的定位结果确定为定位成功；响应于该测试图像对应的位置误差大于或者等于所述预设位置误差阈值，将该测试图像的定位结果确定为定位失败
。10.
根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于该帧测试图像对应的真实位姿对应的所述现实场景中的第一位置
、
以及所述预测位姿对应的所述现实场景中的第二位置，确定该帧测试图像对应的位置误差
。11.
根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述预测误差为景深误差时，所述基于该帧测试图像对应的预测误差，确定该帧测试图像对应的定位结果，包括：将该测试图像对应的景深...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯友计，
申请(专利权)人：浙江商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：