【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体涉及一种室内场景重建方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、在大型室内场景中，实时高精度的环境感知对于机器人导航、虚拟现实等应用至关重要。传统slam方法的稀疏特征提取在大尺度场景中可能面临挑战。本专利技术旨在克服这些挑战，提供一种基于密集的rgb-d slam方法，能够更全面地还原室内场景的三维结构。密集视觉同步定位与映射(slam)是三维计算机视觉中的一个基本问题，在自动驾驶、室内机器人、混合现实等领域有着广泛的应用。为了使slam系统对实际应用程序真正有用，以下属性是必不可少的。首先，我们希望slam系统是实时的。其次，该系统应该有能力对没有观测的地区做出合理的预测。此外，该系统应该能够扩展到大型场景。
2、现有方法虽然取得了不错的进展，但无法对未观测区域进行合理的几何估计。然而，在室内的大型场景重建中，密集重建和相机跟踪精度方面都观察到显着的性能下降。原因如下：1)普通的方法对处理噪声和异常值的能力不足；2)室内灯光较暗，对相机的要求提高；3)大型场景往往伴随多个房间，这使得地图重建难度增...
【技术保护点】
1.一种室内场景重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的室内场景重建方法，其特征在于，构建室内场景的点云地图包括：
3.根据权利要求2所述的室内场景重建方法，其特征在于，在采用视觉SLAM算法提取RGBD图像的特征时还包括：
4.根据权利要求3所述的室内场景重建方法，其特征在于，判断RGBD图像中物体在预设时段内是否出现运动包括：
5.根据权利要求1所述的室内场景重建方法，其特征在于，将实例分割地图与点云地图进行融合包括：
6.根据权利要求1所述的室内场景重建方法，其特征在于，采用粒子群优化算法...
【技术特征摘要】
1.一种室内场景重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的室内场景重建方法，其特征在于，构建室内场景的点云地图包括：
3.根据权利要求2所述的室内场景重建方法，其特征在于，在采用视觉slam算法提取rgbd图像的特征时还包括：
4.根据权利要求3所述的室内场景重建方法，其特征在于，判断rgbd图像中物体在预设时段内是否出现运动包括：
5.根据权利要求1所述的室内场景重建方法，其特征在于，将实例分割地图与点云地图进行融合包括：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙伟，孙光磊，张小瑞，杨龙清，王凯博，姚鑫，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。