非规则型房间检测方法、设备、存储介质及程序产品技术

本发明专利技术提供了一种非规则型房间检测方法、设备、存储介质及程序产品。其中，非规则型房间检测方法，包括：获取非规则型房间的平面检测数据；将检测数据进行平面过滤与合并处理，得到处理数据，所述平面过滤与合并采用结合3D空间和2D投影的双重过滤与合并；对处理数据在3D空间过滤，得到过滤数据；基于过滤数据进行房间布局顶点计算，得到房间布局顶点；基于得到的房间布局顶点更新当前房间布局顶点，完成房间检测。通过房间布局顶点计算，确保生成的房间布局是连贯且合理的，从而达到能够适用非规则房间等复杂场景的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于房间检测，尤其是涉及一种非规则型房间检测方法、设备、存储介质及程序产品。

技术介绍

1、现有的房间检测方法，包括基于深度学习的方法和基于slam的方法，基于深度学习的方法利用卷积神经网络，从图像或点云数据中提取特征，进而识别平面和其他结构，基于slam的方法：通过摄像头或者激光雷达等传感器，捕捉环境信息，构建环境地图并进行定位。

2、专利技术人在实施本实施例的过程中发现现有方法存在以下问题：

3、1、深度学习方法虽然能够提供比较准确的检测结果，且流程比较清晰，但在处理复杂形状时需大量标注数据支持，对非规则形状的房间适应性较差，容易出现误检或多检。

4、2、传统的房间布局检测方法通常基于静态和第三视角的数据，缺乏第一视角和对动态环境的实时感知能力，且在处理多房间布局时存在一定的局限性。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种非规则型房间检测方法、设备、存储介质及程序产品，至少部分的解决现有技术中存在因局限性无法适用非规则型房间等复杂场景本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种非规则型房间检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的非规则型房间检测方法，其特征在于，所述获取非规则型房间的平面检测数据，包括：

3.根据权利要求1所述的非规则型房间检测方法，其特征在于，所述结合3D空间和2D投影的双重过滤与合并中2D投影过滤与合并，包括：

4.根据权利要求2所述的非规则型房间检测方法，其特征在于，所述结合3D空间和2D投影的双重过滤与合并中3D空间过滤与合并，包括：

5.根据权利要求2所述的非规则型房间检测方法，其特征在于，所述对处理数据在3D空间过滤，得到过滤数据，包括：>

6.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种非规则型房间检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的非规则型房间检测方法，其特征在于，所述获取非规则型房间的平面检测数据，包括：

3.根据权利要求1所述的非规则型房间检测方法，其特征在于，所述结合3d空间和2d投影的双重过滤与合并中2d投影过滤与合并，包括：

4.根据权利要求2所述的非规则型房间检测方法，其特征在于，所述结合3d空间和2d投影的双重过滤与合并中3d空间过滤与合并，包括：

5.根据权利要求2所述的非规则型房间检测方法，其特征在于，所述对处理数据在3d空间过滤，得到过滤数据，包括：

6.根据权利要求1所述的非规则型房间检测方法，其特征在于，所述基于过滤数据进行房间布局顶点计算，得到房间布局顶点，包括：

7.根据权利要求6所述的非规则型房间检测方法，其特征在于，如果平面个数大于1，则根据平面的朝向、夹角和距离判断平面的关...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘潇，陈浩，郝双，赵伟松，诸加丹，
申请(专利权)人：北京通用人工智能研究院，
类型：发明
国别省市：