[發明專利]基于AR的室內管線信息展示方法及系統有效
| 申請號: | 202110653302.9 | 申請日: | 2021-06-11 |
| 公開(公告)號: | CN113239445B | 公開(公告)日: | 2023-08-01 |
| 發明(設計)人: | 路亞;李騰;楊睿;張科倫;李建華 | 申請(專利權)人: | 重慶電子工程職業學院 |
| 主分類號: | G06F30/13 | 分類號: | G06F30/13;G06F30/18;G06F30/27;G06T19/00;G06N3/0464;G06N3/08;G06F113/14;G06F113/16 |
| 代理公司: | 重慶縱義天澤知識產權代理事務所(普通合伙) 50272 | 代理人: | 舒夢來 |
| 地址: | 401331 重慶市沙坪壩*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 ar 室內 管線 信息 展示 方法 系統 | ||
1.基于AR的室內管線信息展示系統,其特征在于:包括:
探測模塊:通過紅外線、超聲波和毫米波進行綜合探測埋入管線的探測信息,所述探測信息包括埋入管線的種類、位置和埋入深度;所述探測信息還包括標識物與墻壁的位置關系;
處理模塊:用于對探測信息進行處理,并生成與現實相同的3D立體圖;
存儲模塊:用于存儲管線的3D立體圖及標識物與墻壁的位置關系;
AR模塊:通過獲取現場圖像并且顯示3D立體圖,在識別到標識物之后,以標識物為原點,將現場圖片和3D立體圖的疊加圖案進行顯示;
標識物:用于觸發AR模塊展示3D立體圖的圖像;
所述探測模塊還包括對照單元,對照單元用于固定在墻體兩側以供工作介質穿過,介質發射單元還用于分別在墻體兩側的對應位置發射非平行的工作介質,處理單元還用于根據對照單元所形成的圖像大小的比值和兩次管線圖像大小的比值獲取管線布局信息,所述管線布局信息還包括埋入深度信息;
將介質發射單元和介質接收單元分別置于墻體的兩側,然后介質發射單元在墻體的一側發射工作介質,然后在墻體兩側分別成像,靠近介質發射單元的一側為成像1,遠離介質發射單元的一側為成像2,然后根據已知的對照單元的大小與成像1和成像2的數值來得出管線的埋入深度信息以及管線的直徑信息,當對照單元形成的圖像大小與成像1的數值相等時,管線的位置位于靠近介質發射單元的一側;當對照單元形成的圖像大小與成像2的數值相等時,則管線的位置位于遠離介質發射單元的一側;然后再根據對照單元的
大小且兩次形成的圖像大小,可以得到管線的埋入深度信息以及管線的直徑信息。
2.根據權利要求1所述的基于AR的室內管線信息展示系統,其特征在于:所述探測信息還包括二維平面電子管道地圖;所述AR模塊還包括二維平面電子管道地圖顯示模塊,用于顯示所述二維平面電子管道地圖;以及根據實時位置信息在所述二維平面電子管道地圖上顯示移動端的當前位置。
3.根據權利要求1所述的基于AR的室內管線信息展示系統,其特征在于:所述AR模塊包括拍攝設備,所述拍攝設備用FusionNet的人工智能學習技術完成現實世界中的實物識別,FusionNet是三種神經網絡的混合,它們分別是V-CNN?I、V-CNN?II和MV-CNN,MV-CNN神經網絡是基于AlexNet結構構建的,并經過ImageNet數據集預訓練過,這三種網絡在評分層進行了融合,通過計算打分的線性組合找到最終所預測的分類;V-CNN?I與V-CNN?II使用了體素化的CAD模型,MV-CNN則使用2D投影作為輸入;本模塊使用了標準預訓練神經網絡模型(AlexNet)作為2D網絡MV-CNN的基礎,對三維物體2D投影的網絡進行暖啟動預訓練基于大規模2D像素圖片數據集ImageNet。
4.根據權利要求1所述的基于AR的室內管線信息展示系統,其特征在于:所述AR模塊中還設有翻修步驟,所述處理模塊等間隔獲取翻修步驟并進行展示。
5.根據權利要求1所述的基于AR的室內管線信息展示系統,其特征在于:所述標識物具有多個,每個所述標識物與相關的室內相對應。
6.基于AR的室內管線信息展示方法,采用如權利要求3中所述系統,其特征在于:包括以下步驟:
步驟一,通過AR模塊中的攝像設備將室內情況拍攝下來形成拍攝圖像;
步驟二:通過探測模塊探測管線的種類,位置和埋入深度,然后將探測到的信息發送給處理模塊;
步驟三:通過探測模塊獲取標識物和墻壁的位置關系,然后將信息反饋至云端的處理模塊;
步驟四:處理模塊對管線信息和標識物與墻壁的位置信息進行處理,并生成與現實相同的3D立體圖,然后將3D立體圖存儲至存儲模塊中;
步驟五:通過AR模塊掃描識別標識物,即可在識別到標識物之后,以標識物為原點,將現場圖片和3D立體圖的疊加圖案進行顯示。
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