[發明專利]一種空間關鍵點數據采集極值定準方法及系統

在審

• 申請號: 202210187112.7
• 申請日: 2022-02-28
• 公開（公告）號: CN114745533A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 林東姝
• 申請（專利權）人: 杭州小伴熊科技有限公司
• 主分類號: H04N13/106
• 分類號: H04N13/106;H04N13/204;G06T7/00;G06T15/00
• 代理公司: 北京馳納智財知識產權代理事務所(普通合伙) 11367
• 代理人: 蔣路帆

本發明提供一種空間關鍵點數據采集極值定準方法及系統，其中方法包括使用終端獲取信息數據，還包括以下步驟：利用當前GPS信息，從服務器查詢當前位置的用戶分享的模型；加載服務器數據庫存儲的URL信息或生成新的URL信息；根據所述URL信息解析模型的點云位置；利用PCL將模型的點云位置渲染成顯示圖像。本發明提出的一種空間關鍵點數據采集極值定準方法及系統，能夠實現不同款的終端在任意自然場景中，通過URL關鍵數據(位置坐標信息、用戶信息等)實現跨平臺AR場景的內容同步，滿足用戶需求。

技術領域

本發明涉及三維圖像數據處理的技術領域，特別是一種空間關鍵點數據采集極值定準方法及系統。

背景技術

現有技術采用PCL(Point Cloud Library)在吸收了前人點云相關研究基礎上建立起來的大型跨平臺開源C++編程庫，它實現了大量點云相關的通用算法和高效數據結構，涉及到點云獲取、濾波、分割、配準、檢索、特征提取、識別、追蹤、曲面重建、可視化等。以上方案沒有采集空間關鍵點信息完整度的數據極值的定準判斷，同時缺乏關鍵點采集方向的判斷指引。

道客巴巴上公開了2018年4月20日李鵬的碩士學位論文《空間三維點云數據精確配準技術》，本文從提高空間三維位點云數據配準精度、速度及可靠性的角度出發，在深入分析空間三維點云分布狀態、數據存儲結構及算法運用模式的基礎上，充電對空間三維點云數據配準中的特征提取、初始配準、精確配準及多站點云配準誤差改正等關鍵問題進行了研究。該方法的缺點是采用LiDAR攝像頭價格高昂，并且處理數據量大，對硬件要求高。

發明內容

為了解決上述的技術問題，本發明提出的一種空間關鍵點數據采集極值定準方法及系統，通過計算空間關鍵點云的采集程度和極值比例，給出定準判斷，并且能夠提示采集人哪個方向采集關鍵點不夠，自動提示采集方向信息。

本發明的第一目的是提供一種空間關鍵點數據采集極值定準方法，包括使用PCL庫調用攝像頭并啟動點云數據采集，還包括以下步驟：

將采集到的點云數據傳給GPU做并行渲染計算，在顯示裝置上呈現渲染后的畫面；

利用PCL庫將點云RGB圖像轉換為灰度圖，計算平方差之和；

對所述點云灰度圖平方差之和求極大值點；

計算單位體積點云關鍵點數量，篩選關鍵點，在所述顯示裝置顯示最終關鍵點。

優選的是，所述計算平方差之和步驟包括利用3*3大小的區域對點云灰度圖計算所述平方差之和，所述平方差之和的公式為

其中，W為灰度圖中以xy平面中點(x,y)周圍3*3大小區域，(x_k,y_k,z₀)為W區域中相應的(x,y,z₀)坐標，I(x_k,y_k,z₀)為灰度圖(x,y,z₀)中位置的灰度值，Δx和Δy為W區域中心的對應增量,z₀為坐標常數。

在上述任一方案中優選的是，所述計算平方差之和步驟還包括遍歷整個點云灰度圖，計算整個灰度圖每個像素的平方差之和，即點云灰度圖平方差之和。