[發明專利]三維地圖的構建方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110989097.3
• 申請日: 2021-08-26
• 公開（公告）號: CN113674416A
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發明（設計）人: 王蓉;孟繁樂;顧天龍
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司信息科學研究院
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06T7/73;G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 孔垂超

1.一種三維地圖的構建方法，其特征在于，包括：

獲取移動攝像裝置在目標區域內所拍攝的至少一幀圖像；

對每一幀所述圖像進行語義分割，得到對應的語義分割信息；

根據所述對應的語義分割信息對各所述圖像進行位姿估計，得到位姿估計結果；

結合對應于每一幀所述圖像的所述語義分割信息以及所述位姿估計結果，構建三維地圖。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：對所述三維地圖進行基于語義約束的捆綁調整優化。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述構建三維地圖之前，所述方法還包括：

基于場景識別技術對所述圖像進行重定位和閉環檢測，得到重定位結果和閉環檢測結果；

利用所述重定位結果和所述閉環檢測結果修正所述位姿估計結果，得到修正的位姿估計結果。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述結合對應于每一幀所述圖像的所述語義分割信息以及所述位姿估計結果，構建三維地圖，替換為：

結合對應于每一幀所述圖像的所述語義分割信息以及所述修正的位姿估計結果，構建三維地圖。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述場景識別技術包括：

利用膠囊網絡建模特征空間關系，學習到視角不變的圖像表示的特性，采用弱監督的全局難樣本挖掘方法來構造三元組損失進行網絡訓練學習。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取移動攝像裝置在目標區域內所拍攝的至少一幀圖像，包括：

選取所述移動攝像裝置在所述目標區域內所拍攝的一幀圖像作為關鍵幀圖像；

將所述關鍵幀圖像之后的圖像依次與所述關鍵幀圖像進行相似度比對；

當檢測到相似度低于預設閾值的圖像時，將所述相似度低于預設閾值的的圖像確定為新的關鍵幀圖像；

利用所述新的關鍵幀圖像更新原來的關鍵幀圖像，轉向所述將所述關鍵幀圖像之后的圖像依次與所述關鍵幀圖像進行相似度比對，直至不再產生新的關鍵幀圖像為止；

將所獲得的所有關鍵幀圖像作為獲取的結果。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述對應的語義分割信息對各所述圖像進行位姿估計，得到位姿估計結果，包括：

建立當前幀圖像特征點與上一幀地圖點間的匹配對應關系，并利用語義分割信息篩選出具有一致語義類別的匹配點對；

利用語義類別去除具有運動屬性的匹配點對，獲得剩余匹配點對的初始位姿估計結果；

利用初始位姿估計結果計算所有匹配點對中地圖點在當前幀圖像的極線，通過當前圖像特征點到對應極線的距離判斷所建立的匹配點對是否可靠，并為每個特征點增加標志位；

通過最小化能量函數進行位姿估計，得到位姿估計結果。

8.一種三維地圖的構建裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取移動攝像裝置在目標區域內所拍攝的至少一幀圖像；

分割模塊，用于對每一幀所述圖像進行語義分割，得到對應的語義分割信息；

估計模塊，用于根據所述對應的語義分割信息對各所述圖像進行位姿估計，得到位姿估計結果；

構建模塊，用于結合對應于每一幀所述圖像的所述語義分割信息以及所述位姿估計結果，構建三維地圖。

9.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序，以實現如權利要求1-7中任一所述的三維地圖的構建方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行，以實現如權利要求1-7中任一所述的三維地圖的構建方法。