一种室内场景的模型构建方法技术

本说明书公开了一种室内场景的模型构建方法

【技术实现步骤摘要】
一种室内场景的模型构建方法、装置、介质及电子设备


[0001]本说明书涉及计算机
，尤其涉及一种室内场景的模型构建方法
、
装置
、
介质及电子设备
。

技术介绍

[0002]随着医疗技术的发展，在手术时已经可以采用各种技术来观察患者的生理结构以及执行各种手术操作，但随之而来的问题是，手术室内的各种设备越来越多，各种人员和设备使得手术室内拥挤且复杂，设备在移动过程中可能与周围的人员或者物体碰撞，例如输液架和输液管
、
用来显示医学影像的屏幕
、
造影剂注射车以及放置手术刀具的小推车等等
。
[0003]设备与上述物体发生碰撞，轻则发出噪音干扰正在手术的医生和技术人员，重则伤害工作人员，撞击手术器械使其变形，甚至损坏关键器械威胁患者生命安全
。
[0004]基于此，本说明书提供一种室内场景的模型构建方法
。

技术实现思路

[0005]本说明书实施例提供一种室内场景的模型构建方法
、
装置
、
介质及电子设备，以部分解决上述现有技术存在的问题
。
[0006]本说明书实施例采用下述技术方案：
[0007]本说明书提供的一种室内场景的模型构建方法，包括：
[0008]采集室内的二维图像和点云图像；其中，所述二维图像中包含所述点云图像中至少部分不可见的物体；
[0009]将所述二维图像和所述点云图像输入预先训练的补全模型，以使所述补全模型根据所述二维图像对所述点云图像进行补全，得到补全后的点云图像，其中，所述补全模型是以目标场所的样本二维图像
、
样本点云图像为训练样本，以所述目标场所的完整点云图像为标注训练得到的模型；
[0010]根据所述补全后的点云图像，确定所述室内中各物体的信息；
[0011]根据所述各物体的信息，构建所述室内的三维模型
。
[0012]可选地，采集室内的点云图像，具体包括：
[0013]采集室内的深度图像；
[0014]根据所述深度图像，获取所述室内的点云图像
。
[0015]可选地，根据所述补全后的点云图像，确定所述室内中各物体的信息，具体包括：
[0016]将所述补全后的点云图像输入预先训练的识别模型，得到所述识别模型识别出的所述补全后的点云图像中包含的各物体的信息，其中，所述识别模型是以样本完整点云图像为训练样本，以所述样本完整点云图像中包含的各物体的标注信息为标注训练得到的模型
。
[0017]可选地，所述各物体的信息包括：各物体的位姿
、
形状和尺寸
。
[0018]可选地，根据所述各物体的信息，构建所述室内的三维模型，具体包括：
[0019]针对每个物体，根据该物体的形状和尺寸，生成该物体的三维模型；
[0020]根据该物体的位姿，将该物体的三维模型添加到所述室内对应的三维框架模型中；
[0021]根据添加了各物体的三维模型后所述室内对应的三维框架模型，构建所述室内的三维模型
。
[0022]可选地，所述方法还包括：
[0023]响应于控制所述室内的医疗器械进行移动的控制请求，根据所述室内的三维模型，对所述医疗器械进行路径规划；
[0024]根据规划得到的路径，控制所述医疗器械移动
。
[0025]可选地，预先训练补全模型，具体包括：
[0026]预先获取目标场所的样本二维图像和样本点云图像；其中，所述样本二维图像中包含所述样本点云图像中至少部分不可见的物体；
[0027]将所述样本二维图像和所述样本点云图像输入待训练的补全模型，以使所述待训练的补全模型根据所述样本二维图像对所述样本点云图像进行补全，得到补全后的样本点云图像；
[0028]根据所述补全后的样本点云图像以及所述目标场所对应的完整点云图像，对所述待训练的补全模型进行训练
。
[0029]可选地，预先训练识别模型，具体包括：
[0030]预先获取样本完整点云图像；
[0031]将所述样本完整点云图像输入待训练的识别模型，得到所述待训练的识别模型识别出的所述样本完整点云图像中包含的各物体的信息，作为识别结果；
[0032]根据所述识别结果与所述样本完整点云图像中包含的各物体的标注信息，对所述待训练的识别模型进行训练
。
[0033]本说明书实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述室内场景的模型构建方法
。
[0034]本说明书实施例提供了一种电子设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述室内场景的模型构建方法
。
[0035]本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0036]本说明书实施例提供的室内场景的模型构建方法中，先采集室内的二维图像和点云图像，再将二维图像和点云图像输入预先训练的补全模型，以使补全模型根据二维图像对点云图像进行补全，得到补全后的点云图像
。
然后，根据补全后的点云图像，确定室内中各物体的信息
。
之后，根据补全后的点云图像，确定室内中各物体的信息，再根据各物体的信息，构建室内的三维模型
。
[0037]从上述方法中可以看出，本方法在构建室内场景的模型时，先采集室内的二维图像和点云图像，再将二维图像和点云图像输入预先训练的补全模型，以使补全模型根据二维图像对点云图像进行补全，得到补全后的点云图像
。
然后，根据补全后的点云图像，确定室内中各物体的信息
。
之后，根据补全后的点云图像，确定室内中各物体的信息，再根据各物体的信息，构建室内的三维模型
。
基于室内的二维图像和补全模型，对室内的点云图像进
Imaging
，
MRI)
等设备
。
室内场景的模型为整个室内场景中所有物体的三维模型组成的模型，后续服务器可以基于室内场景的模型，对医学影像设备进行路径规划，避免医学影像设备与周围的物体发生碰撞
。
当然，医疗器械还可以为手术机器人等其他医疗器械，本说明书不做具体限定
。
[0049]在本说明书实施例中，在采集室内的二维图像和点云图像时，服务器可以获取图像采集设备采集到的室内的二维图像和点云图像
。
其中，图像采集设备可以为
RGB
‑
D
相机
、
照相机
、
摄像机
、
毫米波雷达以及激光雷达等图像采集设备
。
图像采集设备可以固定在室内的墙面上，并以预先固定的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种室内场景的模型构建方法，其特征在于，包括：采集室内的二维图像和点云图像；其中，所述二维图像中包含所述点云图像中至少部分不可见的物体；将所述二维图像和所述点云图像输入预先训练的补全模型，以使所述补全模型根据所述二维图像对所述点云图像进行补全，得到补全后的点云图像，其中，所述补全模型是以目标场所的样本二维图像
、
样本点云图像为训练样本，以所述目标场所的完整点云图像为标注训练得到的模型；根据所述补全后的点云图像，确定所述室内中各物体的信息；根据所述各物体的信息，构建所述室内的三维模型
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，采集室内的点云图像，具体包括：采集室内的深度图像；根据所述深度图像，获取所述室内的点云图像
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述补全后的点云图像，确定所述室内中各物体的信息，具体包括：将所述补全后的点云图像输入预先训练的识别模型，得到所述识别模型识别出的所述补全后的点云图像中包含的各物体的信息，其中，所述识别模型是以样本完整点云图像为训练样本，以所述样本完整点云图像中包含的各物体的标注信息为标注训练得到的模型
。4.
如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述各物体的信息包括：各物体的位姿
、
形状和尺寸
。5.
如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述各物体的信息，构建所述室内的三维模型，具体包括：针对每个物体，根据该物体的形状和尺寸，生成该物体的三维模型；根据该物体的位姿，将该物体的三维模型添加到所述室内对应的三维框架模型中；根据添加了各物体的三维模型后所述室内对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈诚，杨帆，岳鸣，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：