[發明專利]一種三維虛擬空間自動測距方法及系統

有效

• 申請號: 201911353690.8
• 申請日: 2019-12-25
• 公開（公告）號: CN111127540B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 崔巖
• 申請（專利權）人: 珠海市四維時代網絡科技有限公司;中德人工智能研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/593
• 分類號: G06T7/593;G06T19/00;G01B11/22;G01C3/00
• 代理公司: 深圳德高智行知識產權代理事務所(普通合伙) 44696
• 代理人: 李戍

1.一種三維虛擬空間自動測距方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1、獲取目標場景的深度信息；

S2、利用三角測量法從所述深度信息中獲取第一點云數據和第一三維模型，并且將所述第一點云數據和所述第一三維模型存入系統知識訓練庫；

S3、利用初始深度學習模型從所述深度信息中獲取第二點云數據和第二三維模型，并且將所述第二點云數據和所述第二三維模型存入所述系統知識訓練庫；

S4、利用所述系統知識訓練庫對所述初始深度學習模型進行訓練得到優化深度學習模型；

S5、利用所述優化深度學習模型生成目標場景的優化點云數據和優化三維模型，并且從所述優化點云數據中提取出精確空間墻角點云、從所述優化三維模型中提取出距離尺寸信息。

2.如權利要求1所述的三維虛擬空間自動測距方法，其特征在于：S1中，采用雙球幕相機獲取所述深度信息。

3.如權利要求1所述的三維虛擬空間自動測距方法，其特征在于：S2的具體方法為：

S2.1、基于所述深度信息生成所述目標場景的視差圖；

S2.2、基于所述視差圖以及三角測量原理恢復所述目標場景的深度信息，得到所述第一點云數據和所述第一三維模型；

S2.3、將所述第一點云數據和所述第一三維模型存入到所述系統知識訓練庫中。

4.如權利要求3所述的三維虛擬空間自動測距方法，其特征在于：S2.2中，利用BM算法基于所述深度信息生成所述視差圖。

5.如權利要求4所述的三維虛擬空間自動測距方法，其特征在于：S2.2中，在所述BM算法中，所述目標場景的視差信息和深度信息的對應關系為其中Z為物體深度，b為左右相機光心距離，X_R和X_T是兩個成像點在左右兩個像面上距離圖像左邊緣的距離，f為焦距。

6.如權利要求1所述的一種三維虛擬空間自動測距方法，其特征在于：S4中，利用全卷積神經網絡對所述初始深度學習模型進行訓練。

7.一種三維虛擬空間自動測距系統，應用于權利要求1-6任一項所述的方法，其特征在于：包括用于獲取目標場景的深度信息的數據采集裝置和與所述數據采集裝置通信連接的計算主機。

8.如權利要求7所述的三維虛擬空間自動測距系統，其特征在于：所述數據采集裝置設置為雙球幕相機，所述雙球幕相機包括垂直設置的鏡頭支架，所述鏡頭支架的上端固定設置有主球幕相機，所述鏡頭支架的下端固定設置有輔球幕相機。

9.如權利要求8所述的三維虛擬空間自動測距系統，其特征在于：所述主球幕相機包括少包括兩個主鏡頭，所述輔球幕相機至少包括兩個輔鏡頭，所有所述主鏡頭的光芯軸所處的平面與所有所述輔鏡頭的光芯軸所處的平面平行。

10.如權利要求9所述的三維虛擬空間自動測距系統，其特征在于：所述主球幕相機包括四個所述主鏡頭，四個所述主鏡頭沿圓周方向均勻設置在所述鏡頭支架的上端的背側；所述輔球幕相機包括四個所述輔鏡頭，四個所述輔鏡頭沿圓周方向均勻設置在所述鏡頭支架的下端的背側，四個所述主鏡頭在主鏡頭安裝面內的投影與四個所述輔鏡頭在主鏡頭安裝面內的投影重合。