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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113674416A(43)申请公布日2021.11.19(21)申请号202110989097.3G06K9/62(2006.01)(22)申请日2021.08.26(71)申请人中国电子科技集团公司信息科学研究院地址100086北京市海淀区四道口北街36号院4号楼(72)发明人王蓉孟繁乐顾天龙(74)专利代理机构北京辰权知识产权代理有限公司11619代理人孔垂超(51)Int.Cl.G06T17/05(2011.01)G06T7/73(2017.01)G06K9/00(2006.01)G06K9/34(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图4页(54)发明名称三维地图的构建方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请公开了一种三维地图的构建方法、装置、电子设备及存储介质。三维地图的构建方法,包括:获取移动摄像装置在目标区域内所拍摄的至少一帧图像;对每一帧所述图像进行语义分割,得到对应的语义分割信息;根据所述对应的语义分割信息对各所述图像进行位姿估计,得到位姿估计结果;结合对应于每一帧所述图像的所述语义分割信息以及所述位姿估计结果,构建三维地图。本申请实施例提供的三维地图的构建方法,以场景语义分割所获得的高层认知信息为基础,提出能够有效应对场景极端外观变化的长期视觉SLAM方法;通过融合语义信息的地图表示及其更新、关联形成对动态环境的自适应高层认知,提升机器人系统主动认知能力。CN113674416ACN113674416A权利要求书1/2页1.一种三维地图的构建方法,其特征在于,包括:获取移动摄像装置在目标区域内所拍摄的至少一帧图像;对每一帧所述图像进行语义分割,得到对应的语义分割信息;根据所述对应的语义分割信息对各所述图像进行位姿估计,得到位姿估计结果;结合对应于每一帧所述图像的所述语义分割信息以及所述位姿估计结果,构建三维地图。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:对所述三维地图进行基于语义约束的捆绑调整优化。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述构建三维地图之前,所述方法还包括:基于场景识别技术对所述图像进行重定位和闭环检测,得到重定位结果和闭环检测结果;利用所述重定位结果和所述闭环检测结果修正所述位姿估计结果,得到修正的位姿估计结果。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述结合对应于每一帧所述图像的所述语义分割信息以及所述位姿估计结果,构建三维地图,替换为:结合对应于每一帧所述图像的所述语义分割信息以及所述修正的位姿估计结果,构建三维地图。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述场景识别技术包括:利用胶囊网络建模特征空间关系,学习到视角不变的图像表示的特性,采用弱监督的全局难样本挖掘方法来构造三元组损失进行网络训练学习。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取移动摄像装置在目标区域内所拍摄的至少一帧图像,包括:选取所述移动摄像装置在所述目标区域内所拍摄的一帧图像作为关键帧图像;将所述关键帧图像之后的图像依次与所述关键帧图像进行相似度比对;当检测到相似度低于预设阈值的图像时,将所述相似度低于预设阈值的的图像确定为新的关键帧图像;利用所述新的关键帧图像更新原来的关键帧图像,转向所述将所述关键帧图像之后的图像依次与所述关键帧图像进行相似度比对,直至不再产生新的关键帧图像为止;将所获得的所有关键帧图像作为获取的结果。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述对应的语义分割信息对各所述图像进行位姿估计,得到位姿估计结果,包括:建立当前帧图像特征点与上一帧地图点间的匹配对应关系,并利用语义分割信息筛选出具有一致语义类别的匹配点对;利用语义类别去除具有运动属性的匹配点对,获得剩余匹配点对的初始位姿估计结果;利用初始位姿估计结果计算所有匹配点对中地图点在当前帧图像的极线,通过当前图像特征点到对应极线的距离判断所建立的匹配点对是否可靠,并为每个特征点增加标志位;2CN113674416A权利要求书2/2页通过最小化能量函数进行位姿估计,得到位姿估计结果。8.一种三维地图的构建装置,其特征在于,包括:获取模块,用于获取移动摄像装置在目标区域内所拍摄的至少一帧图像;分割模块,用于对每一帧所述图像进行语义分割,得到对应的语义分割信息;估计模块,用于根据所述对应的语义分割信息对各所述图像进行位姿估计,得到位姿估计结果;构建模块,用于结合对应于每一帧所述图像的所述语义分割信息以及所述位姿估计结果,构建三维地图。9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序,以实现如权利要求1‑7中任一所述的三维地图的构建方法。1