[發明專利]基于三維模型的測量方法、裝置、服務器及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202210296249.6
• 申請日: 2022-03-24
• 公開（公告）號: CN114898354A
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 崔巖
• 申請（專利權）人: 中德（珠海）人工智能研究院有限公司;珠海市四維時代網絡科技有限公司
• 主分類號: G06V20/64
• 分類號: G06V20/64;G06V40/10;G06V10/75;G06V10/774;G06V10/82;G06T7/50;G06T17/00;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于三維模型的測量方法，其特征在于，包括：

獲取目標三維模型；其中，所述目標三維模型是指案件現場對應的三維模型；

識別所述三維模型中的目標對象；

對所述目標對象進行自動測量，得到所述目標對象的測量結果。

2.如權利要求1所述的基于三維模型的測量方法，其特征在于，獲取目標三維模型，包括：

獲取待處理全景圖像；其中，所述待處理全景圖像為深度相機在案件現場拍攝得到的全景圖像；

根據所述待處理全景圖像生成點云；

根據所述點云重建得到所述目標三維模型。

3.如權利要求1所述的基于三維模型的測量方法，其特征在于，識別所述三維模型中的目標對象，包括：

提取所述目標三維模型中的第一特征描述符；其中，每個第一特征描述符表征所述目標三維中的一個候選對象；

調用預先存儲的第二特征描述符集，所述第二特征描述符集包括至少一個第二特征描述符；

對所述第一特征描述符與所述第二特征描述符進行匹配，得到匹配結果；

根據所述匹配結果確定出所述候選對象中的目標對象。

4.如權利要求1至3任一項所述的基于三維模型的測量方法，其特征在于，對所述目標對象進行自動測量，得到所述目標對象的測量結果，包括：

將所述目標對象對應的點云數據輸入至預先訓練的深度學習模型中，輸出所述目標對象的測量結果。

5.一種基于三維模型的測量裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取目標三維模型；其中，所述目標三維模型是指案件現場對應的三維模型；

識別模塊，用于識別所述三維模型中的目標對象；

測量模塊，用于對所述目標對象進行自動測量，得到所述目標對象的測量結果。

6.如權利要求5所述的基于三維模型的測量裝置，其特征在于，所述獲取模塊，包括：

獲取單元，用于獲取待處理全景圖像；其中，所述待處理全景圖像為深度相機在案件現場拍攝得到的全景圖像；

生成單元，用于根據所述待處理全景圖像生成點云；

重建單元，用于根據所述點云重建得到所述目標三維模型。

7.如權利要求5所述的基于三維模型的測量裝置，其特征在于，所述識別模塊，包括:

提取單元，用于提取所述目標三維模型中的第一特征描述符；其中，每個第一特征描述符表征所述目標三維中的一個候選對象；

調用單元，用于調用預先存儲的第二特征描述符集，所述第二特征描述符集包括至少一個第二特征描述符；

匹配單元，用于對所述第一特征描述符與所述第二特征描述符進行匹配，得到匹配結果；

確定單元，用于根據所述匹配結果確定出所述候選對象中的目標對象。

8.如權利要求5至7任一項所述的基于三維模型的測量裝置，其特征在于，所述測量模塊，包括:

測量單元，用于將所述目標對象對應的點云數據輸入至預先訓練的深度學習模型中，輸出所述目標對象的測量結果。

9.一種服務器，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至4任一項所述的方法。

10.一種可讀存儲介質，所述可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至4任一項所述的方法。