CN112634366A - 位置信息的生成方法、相关装置及计算机程序产品 - Google Patents

位置信息的生成方法、相关装置及计算机程序产品 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了位置信息的生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,涉及人工智能技术领域,具体为计算机视觉、图像处理和增强现实技术领域。该方法的一具体实施方式包括:根据帧间隔小于预设间隔的一对相近图像帧对中,均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程,并将生成的平面方程中相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程,最后根据位于该目标平面方程对应的平面上的该图形框的角点理论坐标和该目标平面物体的重力信息,计算得到该目标平面物体的真实角点坐标。该实施方式提供了针对目标平面物体的位置信息生成方法,可以准确确定目标平面物体位于三维空间中的真实位置。

Description

位置信息的生成方法、相关装置及计算机程序产品
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域,具体涉及计算机视觉、图像处理和增强现实技术领域,尤其涉及位置信息的生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
背景技术
在商场、教学楼、写字楼等现代建筑的室内场景中,存在大量平面且形状为矩形的、较为显著的物体,如海报、招贴画等。为提升在室内GPS信号不佳时的定位、导航精度,通常以这些物体为参考完成定位工作。
现有技术中,通常是在每张图像中提取视觉特征、匹配不同图像中的位于图形框内的特征后,根据匹配结果使用三角测量计算出平面图形框中特征点的三维坐标,并使用这些三维坐标拟合出图形框所在的平面,最后根据拟合出的平面及输入的图形框角点的二维坐标计算图形框的三维坐标。
发明内容
本申请实施例提出了一种位置信息的生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
第一方面,本申请实施例提出了一种位置信息的生成方法,包括:根据相近图像帧对中均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程;其中,该目标平面物体在该相近图像帧中任意帧中由相同的图形框框定,该相近图像帧对为帧间隔小于预设间隔的一对图像帧;响应于存在至少两个相同的平面方程,将至少两个相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程;根据位于该目标平面方程对应的平面上的该图形框的角点理论坐标和该目标平面物体的重力信息,计算得到该目标平面物体的真实角点坐标。
第二方面,本申请实施例提出了一种位置信息的生成装置,包括:平面方程生成单元,被配置成根据相近图像帧对中均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程;其中,该目标平面物体在该相近图像帧中任意帧中由相同的图形框框定,该相近图像帧对为帧间隔小于预设间隔的一对图像帧;目标平面方程生成单元,被配置成从响应于存在至少两个相同的平面方程,将至少两个相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程;位置信息计算单元,被配置成根据位于该目标平面方程对应的平面上的该图形框的角点理论坐标和该目标平面物体的重力信息,计算得到该目标平面物体的真实角点坐标。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,该指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的位置信息的生成方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,该计算机指令用于使计算机执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的位置信息的生成方法。
第五方面,本申请实施例提供了一种包括计算机程序的计算机程序产品,该计算机程序在被处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的位置信息的生成方法。
本申请实施例提供的位置信息的生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,根据帧间隔小于预设间隔的一对相近图像帧对中,均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程,并将生成的平面方程中相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程,最后根据位于该目标平面方程对应的平面上的该图形框的角点理论坐标和该目标平面物体的重力信息,计算得到该目标平面物体的真实角点坐标。
本申请该方法可以克服现有技术中通过每张图片生成位置信息的方法中存在的耗时长、存在误匹配导致重建错误的问题,不仅可以准确的计算图形框的角点在三维空间内的位置,进一步还可以准确的获得真实平面物体的真实三维位置。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构;
图2为本申请实施例提供的一种位置信息的生成方法的流程图;
图3为本申请实施例提供的一种位置信息的生成方法中获取重力信息的流程图;
图4为本申请实施例提供的另一种位置信息的生成方法的流程图;
图5为本申请实施例提供的在一应用场景下的位置信息的生成方法的效果示意图;
图6为本申请实施例提供的一种位置信息的生成装置的结构框图;
图7为本申请实施例提供的一种适用于执行位置信息的生成方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的位置信息的生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示,系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以发送图像帧、接收目标平面物体的真实角点坐标等。终端设备101、102、103和服务器105上可以安装有各种用于实现两者之间与获取真实位置信息、场景信息有关的应用,例如地图导航类应用、生活推荐类应用、虚拟现实类应用等。
终端设备101、102、103和服务器105可以是硬件,也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时,可以是具有显示屏的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等;当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述所列举的电子设备中,其可以实现成多个软件或软件模块,也可以实现成单个软件或软件模块,在此不做具体限定。当服务器105为硬件时,可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群,也可以实现成单个服务器;服务器为软件时,可以实现成多个软件或软件模块,也可以实现成单个软件或软件模块,在此不做具体限定。
服务器105通过内置的各种应用可以提供各种服务,以可以提供室内路线导航的地图导航类应用为例,服务器105在运行该地图导航类应用时可实现如下效果:首先,通过网络104从终端设备101、102、103中获取帧间隔小于预设间隔的一对图像帧,并根据相近图像帧对中均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程,其中,目标平面物体在该相近图像帧中任意帧中由相同的图形框框定;然后,服务器105响应于存在至少两个相同的平面方程,将至少两个相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程;最后,服务器105根据位于该目标平面方程对应的平面上的该图形框的角点理论坐标和该目标平面物体的重力信息,计算得到该目标平面物体的真实角点坐标。
需要指出的是,相近图像帧对除可以从终端设备101、102、103通过网络104获取到之外,也可以通过各种方式预先存储在服务器105本地。因此,当服务器105检测到本地已经存储有这些数据时(例如开始处理之前留存的待处理位置信息生成任务),可选择直接从本地获取这些数据,在此种情况下,示例性系统架构100也可以不包括终端设备101、102、103和网络104。
由于基于相近图像帧对确定目标平面物体的真实角点坐标需要占用较多的运算资源和较强的运算能力,因此本申请后续各实施例所提供的位置信息的生成方法一般由拥有较强运算能力、较多运算资源的服务器105来执行,相应地,位置信息的生成装置一般也设置于服务器105中。但同时也需要指出的是,在终端设备101、102、103也具有满足要求的运算能力和运算资源时,终端设备101、102、103也可以通过其上安装的地图导航类应用完成上述本交由服务器105做的各项运算,进而输出与服务器105同样的结果。尤其是在同时存在多种具有不同运算能力的终端设备的情况下,但地图导航类应用判断所在的终端设备拥有较强的运算能力和剩余较多的运算资源时,可以让终端设备来执行上述运算,从而适当减轻服务器105的运算压力,相应的,位置信息的生成装置也可以设置于终端设备101、102、103中。在此种情况下,示例性系统架构100也可以不包括服务器105和网络104。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
请参考图2,图2为本申请实施例提供的一种位置信息的生成方法的流程图,其中流程200包括以下步骤:
步骤201,根据相近图像帧对中均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程。
在本实施例中,由位置信息的生成方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)获取相近图像帧对,并根据相近图像帧对中均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程。
在组成相近图像帧对中的相近图像帧为同一场景图像帧集合中帧间隔小于预设间隔的一对图像帧,该场景图像帧集合为在包含目标平面物体的同一场景下连续拍摄的多个图像帧组成,在获取到相近图像帧对后,可以从中提取到包含有目标平面物体的匹配特征对。
其中,目标平面物体位于相近图像帧中任意帧中由相同的图形框框定,图像框可以由上述执行主体通过图像识别进行确定,也可以根据用户的实际需求由用户进行手工确定,该图形框是可以完全框定目标平面物体的、面积最小的,与目标平面图形的平面形状一致的图形框。
应当理解的是,因不同图像帧的对于同一目标平面物体的拍摄角度可能不同,导致同一平面物体在图像帧中呈现出的姿态、大小并不相同,本实施例中所指相同的图形框的判断标准为是否包含有同一目标平面物体,即在同时包含有同一目标平面无图的图形框即为相同的图形框,并不要求多个图形框之间具有相同的尺寸、形状。
在每个图像帧中提取图像特征,使用的具体图像特征本实施例中不做限制,可以是尺度不变特征变化(Scale-invariant feature transform,简称SIFT)、快速特征点提取和描述的算法ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF,简称ORB)等方法进行提取,图像特征由对应的特征向量及特征点的二维坐标构成。
对于某个图像帧,将其与相邻的帧间隔小于预设间隔的图像帧进行特征匹配。
示例性的,对第M张帧图像中的特征与第M-2张帧图像中的特征进行匹配,得到两个帧图像之间的特征匹配关系,能够匹配上的特征被称为匹配特征对。该特征匹配的过程具体可以为:计算特征向量之间的距离;找到如果图像M特征F1到图像M-2中其距离最近的特征F2之间的距离D1,特征F1到其距离次近的特征F3之间的距离D2,如果D1/D2<TH1,则认为F1与F2之间是一对匹配图像对,其中TH1为预设阈值。
在完成匹配特征对的确定后,获取与匹配特征对对应的三维空间坐标,并构建相应的平面方程。
示例性的,如果M图像中的特征F1与M-2图像中的特征F2是一对匹配特征对,根据M图像的6自由度位姿、M-2图像的6自由度位姿、特征F1在图像M中的二维坐标和特征F2在图像M-2中的二维坐标,使用三角测量方法计算F1、F2的三维空间坐标,并根据F1、F2的三维空间坐标构建相应的平面方程。
步骤202,响应于存在至少两个相同的平面方程,将至少两个相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程。
在本实施例中,在确定根据本次所选取的相近图像帧对确定的平面方程与历史中已有的平面方程相同,则将相同的平面方程进行合并,以得到目标平面方程。
应当理解的是,平面方程是对应目标平面物体形成的方程,因所选取的相近图像帧对有所不同,以及在相近图像帧对中确定的匹配特征对有所不同,因此会生成有多个形式上相近,但实质上相同的平面方程,即平面物体所在的目标平面方程,此外,因相近图像帧为同一场景图像帧集合中帧间隔小于预设间隔的一对图像帧,因该场景图像中包含有目标平面物体,所以至少在不同的两对图像帧对中必然同时存在有该目标平面物体,即不同的图像帧对都可以生成该目标平面物体所在平面的平面方程,若最终不存在相同的平面方程,则可对应的确定该独立的平面方程构建有误,即无法在不同的相近图像帧对中同时寻找到该目标平面物体。
步骤203,根据位于目标平面方程对应的平面上的图形框的角点理论坐标和目标平面物体的重力信息,计算得到该目标平面物体的真实角点坐标。
在本实施例中,根据上述步骤202中得到的目标平面方程确定在该平面上的图形框的角点理论坐标,并根据目标平面物体的重力信息,确定目标平面物体的重力方向,并确定对应的角度修正方向,然后根据该角度修正方向在三维坐标系中对该角点理论坐标进行修正,以得到真实角点坐标。
本申请实施例提供的位置信息的生成方法,可以克服现有技术中通过每张图片生成位置信息的方法中存在的耗时长、存在误匹配导致重建错误的问题,不仅可以准确的计算图形框的角点在三维空间内的位置,进一步还可以准确的获得真实平面物体的真实三维位置。
在本实施例的一些可选实现方式中,响应于存在至少两个相同的平面方程,将至少两个相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程,包括:响应于存在至少两个同时指向同一平面的近似平面方程,合并该近似平面方组合,得到唯一的目标平面方程。
具体的,判断任意两个平面方程是否是同一个平面,则可以分别确定两个平面方程对应的平面的法向量,然后比较两个法向量之间的夹角,以及获取匹配特征对中两特征三维坐标之间的距离,在法向量之间的夹角以及三维坐标之间的距离都小于预先确定的阈值条件时,确定两个平面方程对应的平面为同一平面,即这两个平面方程为指向同一平面的近似平面方程,将两近似平面方程进行合并,以得到唯一的目标平面方程,以避免存在过多的平面方程导致生成目标平面方程时进行多次重复运算,影响生成效率、浪费运算资源。
在此基础上,在合并近似平面方程的过程中,还可以对平面方程对应的平面中的匹配特征对进行验证,若能满足匹配条件的匹配特征对的数量无法满足预先确定的阈值条件时,则可认为两个平面方程对应的平面并非同一平面,不再进行平面方程的合并工作,以提升平面方程合并的准确性。
应当理解的是,在此基础上还可以基于同的原理,进行多个平面方程的判断,以实现将多个近似平面方程合并为唯一的平面方程的目的,以进一步减少存有的平面方程数量。
通过将同一平面的平面方程合并为唯一目标平面方程的方式,不仅可以减少存有的平面方程的数量,以达到简便运算、节约资源的目的,还可以实现对平面方程是否针对目标平面物体所在的平面进行进一步确认,以提升得到的平面方程的质量。
进一步的,为了方便的获取目标平面物体的重力信息,以提高确定真实角点坐标的效率,在本实施例的一些可选实现方式中,步骤203的的一个具体实现方式可以参照图3所示的流程300,具体包括:
步骤301,在目标平面方程对应的平面上确定参照线信息。
具体的,获取目标平面方程后,选取可关联至该平面方程的图形框,然后在该图形框所在的图像上通过手工、图像识别的方式确定参照线信息,并生成一对位于垂直与地面方向上的二维坐标,其中,参照线通常为垂直于地面的直线(如墙面接缝、目标平面物体垂直于地面的那边)上的点。
步骤302,根据参照线信息确定该平面的重力信息。
具体的,在上述步骤301生成的每对二维坐标中,根据二维坐标和平面方程,计算这对二维坐标对应的两个三维空间坐标,然后两个三维空间坐标相减,获得重力方向信息。
步骤303,获取平面的水平方向投影后,基于水平方向投影根据图形框的角点理论坐标和重力信息确定目标平面物体的真实角点坐标。
具体的,针对平面方程将重力方向投影到该平面上,记作平面内的重力方向Y,计算平面内与方向Y垂直的方向记作平面内的水平方向X,然后计算每个特征在X、Y方向上的投影坐标,并取其在X、Y方向上投影坐标的最大值、最小值,作为图形框在平面方程中的四个角点的准确坐标,即目标平面物体的真实角点坐标。
继续请参考图4,图4为本申请实施例提供的另一种位置信息的生成方法的流程图,其中流程400包括以下步骤:
步骤401,将场景图像帧集合中帧间隔小于预设间隔的一对图像帧确定为相近图像帧对。
在本实施例中,场景图像帧集合为针对同一场景进行连续拍摄得到的图像帧集合,在该图像帧集合中具体包括的图像帧数量根据实际需求设定筛选条件后得到,例如可设置为将针对同一场景进行拍摄的连续十张图像帧作为场景图像帧集合。
步骤402,从相近图像帧对中提取出所有的匹配特征对。
在本实施例中,相近图像帧对为在上述步骤401中确定的场景图像帧集合中帧间隔小于预设间隔的一对图像帧,然后在相近图像帧对中提取出所有的匹配特征对,具体提取过程可参照图2所示实施例中步骤201的说明,在此不再赘述。
步骤403,根据预先确定的筛选条件对提取出的匹配特征对进行筛选,得到目标平面物体的目标匹配特征对。
在本实施例中,可以根据预先确定的筛选条件进一步的对提取出的匹配特征对进行筛选,确保生成的目标匹配特征对的质量,防止匹配质量不佳时,生成错误的匹配特征对,并影响生成的平面方程质量。
步骤404,计算该目标匹配特征对的三维空间坐标,并根据该三维空间坐标构建相应的平面方程。
步骤405,响应于存在至少两个相同的平面方程,将至少两个相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程。
步骤406,根据位于该目标平面方程对应的平面上的该图形框的角点理论坐标和该目标平面物体的重力信息,计算得到该目标平面物体的真实角点坐标。
以上步骤405-406与如图2所示的步骤202-203一致,相同部分内容请参见上一实施例的相应部分,此处不再进行赘述。
在本实施例中,进一步的对得到的全部匹配特征对进行筛选,以确保生成的目标匹配特征对的质量,防止匹配质量不佳时,生成错误的匹配特征对,并影响生成的平面方程质量。
在本实施例的一些可选实现方式中,根据预先确定的筛选条件对提取出的匹配特征对进行筛选,得到该目标平面物体的目标匹配特征对,包括:删除提取出的匹配特征对中满足以下条件中的至少一种的匹配特征对:不属于该目标平面物体、重投影误差小于预设的阈值条件以及不满足单应变换;将剩余的匹配特征对作为目标匹配特征对。
具体的,对于匹配特征对是否属于该平面物体的判断方式,示例性的可以为M图像中的特征F1与M-2图像中的特征F2是一对匹配特征对,如果特征F1位于M图像中框定目标平面物体的图形框A内部,且F2位于M-2图像中框定目标平面物体的图形框B内部,则保留这对匹配特征对,否则删除这对匹配特征对;
对于匹配特征对之间的重投影误差是否小于预设的阈值条件的判断方式,示例性的可以,如果M图像中的特征F1与M-2图像中的特征F2是一对匹配特征对,根据M图像的6自由度位姿,M-2图像的自由度位姿,特征F1的二维坐标,特征F2的二维坐标,使用三角测量方法计算F1,F2的三维空间坐标及这个空间坐标的重投影误差。如果重投影误差大于预设阈值,说明特征F1与特征F2不是空间中的同一点,则删除这对匹配特征对;
对于匹配特征对是否满足单应变换的判断方式,示例性的可以为找到图像M中框定目标平面物体的图形框A与图像M-2中框定目标平面物体的图形框B中的所有匹配特征对,根据这组匹配图像对的二维坐标,计算框定目标平面物体的图形框A与框定目标平面物体的图形框B的单应变换矩阵,以及这个单应变换矩阵的内点比例。如果内点比例小于预设阈值,说明框定目标平面物体的图形框A中的所有匹配特征不在同一个平面上,或者框定目标平面物体的图形框B中的所有匹配特征不在同一个平面上,即提取出来的针对框定目标平面物体的图形框A的匹配特征不满足平面性,或者框定目标平面物体的图形框B的匹配特征不满足平面性,这时候需要删除框定目标平面物体的图形框A与框定目标平面物体的图形框B中的所有匹配图像对。
应当理解的是,在实现对匹配特征对的筛选过程中,上述匹配特征对的预先确定的筛选条件可以择一单独采用,也可以联合其他方式进行多步骤的筛选,因考虑到不同筛选条件对应的计算复杂度不同,因此优选的从简到繁的筛选过程,即按照判断匹配特征对是否属于该目标平面物体、重投影误差是否小于预设的阈值条件以及是否满足单应变换的顺序进行,在提升获取到的匹配特征对的质量的基础上,提升匹配特征对的筛选效率。
因相近图像帧对中的图像帧可能用于生成多个不同的相近图像帧对,所以单一的图像帧可能存在有多个平面方程,因此将图像帧中的图形框关联至相应的平面方程时,会存在该图像帧已被关联至其他平面方程的情况,为了避免该情况带来的误匹配,在本实施例的一些可选方式中,在将图形框关联至相应的平面方程时,可对相同的平面方程进行合并,具体过程如下:
分别将图像M中框定目标平面物体的图形框A和图像M-2中框定目标平面物体的图形框B分别关联至同一平面方程,
如果A与B均未关联过平面方程,那么直接将A与B关联到当前确定的平面方程上;
如果A与B中的一个图形框已经关联到其他平面方程,则检测该其他平面方程与当前确定的平面方程是否指向相同的平面,如果是相同的平面,则将当前平面方程合并到该其他平面方程中,然后删除当前平面方程,否则将A与B分别关联到当前平面方程上;
近似的,如果A已经关联到平面方程P’,B已经关联到平面方程P”,那么分别检测当前平面方程P与P’、P和P”是否是相同的平面,如果两边都是相同的平面,那么合并平面方程P’和P”并删除平面方程P,并将A与B分别关联到合并平面方程P’和P”后得到的平面方程上;如果只有一边是相同的平面,那么合并与平面方程P与相同的平面,并分别将A和B关联到合并后的平面上,如果两边都不是相同的平面,那么将A,B关联到当前平面方程上。
在本实现方式的基础上,进一步的为了验证最终得到的平面方程是否为真实、准确的目标平面物体所在平面的平面方程,可分别获取各平面方程所关联的相同图形框的数量,得到关联数量,可通过平面方程中所关联的相同图形框的数量来判断不同图像帧对中最终的匹配情况,删除该关联数量不满足预设阈值要求的平面方程,以实现对得到的平面方程的筛选。
应当理解的是,上述相同图形框指的是所框定了相同目标平面物体的图形框,即要求图形框中框定的是同一目标平面物体即可,在实践中,因针对目标平面物体的拍摄角度不同,在不同的图像帧中图形框之间的形状和大小可能存在差异。
为加深理解,本申请还结合一个具体应用场景,给出了一种具体的实现方案,为方便说明,结合以实际场景下的目标平面物体为“海报”的场景进行说明,该场景示意图可参见图5所示,实现方式具体包括:
首先输入目标平面物体的图形框ABCD,然后根据该平面物体和平面图形框确定场景图像帧集合。
其次,根据该场景图像帧集合中的相近图像帧对中均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程。
然后,根据生成的平面方程,将相同的平面方程进行合并,以得到目标平面方面。
最后,根据位于目标平面方程对应的平面上的图形框的角点理论坐标和目标平面物体的重力信息,计算目标平面物体的真实角点A’B’C’D’的坐标。
进一步参考图6,作为对上述各图所示方法的实现,本申请提供了一种位置信息的生成装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图6所示,本实施例的位置信息的生成装置600可以包括:平面方程生成单元601、目标平面方程生成单元602和位置信息计算单元603。其中,平面方程生成单元601,被配置成根据相近图像帧对中均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程;其中,该目标平面物体在该相近图像帧中任意帧中由相同的图形框框定,该相近图像帧对为帧间隔小于预设间隔的一对图像帧;目标平面方程生成单元602,被配置成从响应于存在至少两个相同的平面方程,将至少两个相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程;位置信息计算单元603,被配置成根据位于该目标平面方程对应的平面上的该图形框的角点理论坐标和该目标平面物体的重力信息,计算得到该目标平面物体的真实角点坐标。
在本实施例中,平面方程生成单元601、目标平面方程生成单元602和位置信息计算单元603的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-203的相关说明,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中,平面方程生成单元602包括:图像帧对确定子单元,被配置成将场景图像帧集合中帧间隔小于预设间隔的一对图像帧确定为该相近图像帧对;匹配特征对提取子单元,被配置成从该相近图像帧对中提取出所有的匹配特征对;匹配特征对筛选子单元,被配置成根据预先确定的筛选条件对提取出的匹配特征对进行筛选,得到该目标平面物体的目标匹配特征对;平面方程生成子单元,被配置成计算该目标匹配特征对的三维空间坐标,并根据该三维空间坐标构建相应的平面方程。
在本实施例的一些可选实现方式中,匹配特征对筛选子单元包括:匹配特征对删除模块,被配置成删除提取出的匹配特征对中满足以下条件中的至少一种的匹配特征对:不属于该目标平面物体、重投影误差小于预设的阈值条件以及不满足单应变换;匹配特征对确定模块,被配置成将剩余的匹配特征对作为该目标匹配特征对。
在本实施例的一些可选实现方式中,该位置信息的生成装置600还包括:平面方程关联单元,被配置成将该图形框关联至相应的平面方程;平面方程合并单元,被配置成响应于确定同一该图形框关联有多个相同的平面方程,将相同的平面方程进行合并。
在本实施例的一些可选实现方式中,该位置信息的生成装置600还包括:关联数获取单元,被配置成分别获取各该平面方程所关联的相同图形框的数量,得到关联数量;平面方程删除单元,被配置成删除该关联数量不满足预设阈值要求的平面方程。
在本实施例的一些可选实现方式中,标平面方程生成单元602进一步被配置成,响应于存在至少两个同时指向同一平面的近似平面方程,合并该近似平面方程,得到唯一的目标平面方程。
在本实施例的一些可选实现方式中,位置信息计算单元603包括:参照线确定子单元,被配置成在该目标平面方程对应的平面上确定参照线信息;重力信息计算子单元,被配置成根据该参照线信息确定该平面的重力信息;真实坐标计算子单元,被配置成获取该平面的水平方向投影后,基于该水平方向投影根据该图形框的角点理论坐标和该重力信息确定该目标平面物体的真实角点坐标。
本实施例作为对应于上述方法实施例的装置实施例存在,本实施例提供的位置信息的生成装置可以克服现有技术中通过每张图片生成位置信息的方法中存在的耗时长、存在误匹配导致重建错误的问题,不仅可以准确的计算图形框的角点在三维空间内的位置,进一步还可以准确的获得真实平面物体的真实三维位置。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备、一种计算机可读存储介质和一种计算机程序产品。
图7示出了可以用来实施本申请的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图7所示,设备700包括计算单元701,其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中,还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
设备700中的多个部件连接至I/O接口705,包括:输入单元706,例如键盘、鼠标等;输出单元707,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元708,例如磁盘、光盘等;以及通信单元709,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理,例如位置信息的生成方法。例如,在一些实施例中,位置信息的生成方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元708。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时,可以执行上文描述的位置信息的生成方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行位置信息的生成方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本申请的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本申请的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS,Virtual Private Server)服务中存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以分为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
根据本申请实施例的技术方案,可以克服现有技术中通过每张图片生成位置信息的方法中存在的耗时长、存在误匹配导致重建错误的问题,不仅可以准确的计算图形框的角点在三维空间内的位置,进一步还可以准确的获得真实平面物体的真实三维位置。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (17)

1.一种位置信息的生成方法,包括:
根据相近图像帧对中均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程;其中,所述目标平面物体在所述相近图像帧中任意帧中由相同的图形框框定,所述相近图像帧对为帧间隔小于预设间隔的一对图像帧;
响应于存在至少两个相同的平面方程,将至少两个相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程;
根据位于所述目标平面方程对应的平面上的所述图形框的角点理论坐标和所述目标平面物体的重力信息,计算得到所述目标平面物体的真实角点坐标。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据相近图像帧对中均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程,包括:
将场景图像帧集合中帧间隔小于预设间隔的一对图像帧确定为所述相近图像帧对;
从所述相近图像帧对中提取出所有的匹配特征对;
根据预先确定的筛选条件对提取出的匹配特征对进行筛选,得到所述目标平面物体的目标匹配特征对;
计算所述目标匹配特征对的三维空间坐标,并根据所述三维空间坐标构建相应的平面方程。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述根据预先确定的筛选条件对提取出的匹配特征对进行筛选,得到所述目标平面物体的目标匹配特征对,包括:
删除提取出的匹配特征对中满足以下条件中的至少一种的匹配特征对:不属于所述目标平面物体、重投影误差小于预设的阈值条件以及不满足单应变换;
将剩余的匹配特征对作为所述目标匹配特征对。
4.根据权利要求2所述的方法,还包括:
将所述图形框关联至相应的平面方程;
响应于确定同一所述图形框关联有多个相同的平面方程,将相同的平面方程进行合并。
5.根据权利要求4所述的方法,还包括:
分别获取各所述平面方程所关联的相同图形框的数量,得到关联数量;
删除所述关联数量不满足预设阈值要求的平面方程。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述响应于存在至少两个相同的平面方程,将至少两个相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程,包括:
响应于存在至少两个同时指向同一平面的近似平面方程,合并所述近似平面方程,得到唯一的目标平面方程。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据位于所述目标平面方程对应的平面上的所述图形框的角点理论坐标和所述目标平面物体的重力信息,计算得到所述目标平面物体的真实角点坐标,包括:
在所述目标平面方程对应的平面上确定参照线信息;
根据所述参照线信息确定所述平面的重力信息;
获取所述平面的水平方向投影后,基于所述水平方向投影根据所述图形框的角点理论坐标和所述重力信息确定所述目标平面物体的真实角点坐标。
8.一种位置信息的生成装置,包括:
平面方程生成单元,被配置成根据相近图像帧对中均包含有的目标平面物体的匹配特征对的三维空间坐标构建相应的平面方程;其中,所述目标平面物体在所述相近图像帧中任意帧中由相同的图形框框定,所述相近图像帧对为帧间隔小于预设间隔的一对图像帧;
目标平面方程生成单元,被配置成从响应于存在至少两个相同的平面方程,将至少两个相同的平面方程进行合并,得到目标平面方程;
位置信息计算单元,被配置成根据位于所述目标平面方程对应的平面上的所述图形框的角点理论坐标和所述目标平面物体的重力信息,计算得到所述目标平面物体的真实角点坐标。
9.根据权利要求8所述的装置,其中,所述平面方程生成单元包括:
图像帧对确定子单元,被配置成将场景图像帧集合中帧间隔小于预设间隔的一对图像帧确定为所述相近图像帧对;
匹配特征对提取子单元,被配置成从所述相近图像帧对中提取出所有的匹配特征对;
匹配特征对筛选子单元,被配置成根据预先确定的筛选条件对提取出的匹配特征对进行筛选,得到所述目标平面物体的目标匹配特征对;
平面方程生成子单元,被配置成计算所述目标匹配特征对的三维空间坐标,并根据所述三维空间坐标构建相应的平面方程。
10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述匹配特征对筛选子单元包括:
匹配特征对删除模块,被配置成删除提取出的匹配特征对中满足以下条件中的至少一种的匹配特征对:不属于所述目标平面物体、重投影误差小于预设的阈值条件以及不满足单应变换;
匹配特征对确定模块,被配置成将剩余的匹配特征对作为所述目标匹配特征对。
11.根据权利要求9所述的装置,还包括:
平面方程关联单元,被配置成将所述图形框关联至相应的平面方程;
平面方程合并单元,被配置成响应于确定同一所述图形框关联有多个相同的平面方程,将相同的平面方程进行合并。
12.根据权利要求11所述的装置,还包括:
关联数获取单元,被配置成分别获取各所述平面方程所关联的相同图形框的数量,得到关联数量;
平面方程删除单元,被配置成删除所述关联数量不满足预设阈值要求的平面方程。
13.根据权利要求8所述的装置,其中,所述目标平面方程生成单元进一步被配置成,响应于存在至少两个同时指向同一平面的近似平面方程,合并所述近似平面方程,得到唯一的目标平面方程。
14.根据权利要求8所述的装置,其中,所述位置信息计算单元包括:
参照线确定子单元,被配置成在所述目标平面方程对应的平面上确定参照线信息;
重力信息计算子单元,被配置成根据所述参照线信息确定所述平面的重力信息;
真实坐标计算子单元,被配置成获取所述平面的水平方向投影后,基于所述水平方向投影根据所述图形框的角点理论坐标和所述重力信息确定所述目标平面物体的真实角点坐标。
15.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的位置信息的生成方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的位置信息的生成方法。
17.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的位置信息的生成方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113587917A (zh) * 2021-07-28 2021-11-02 北京百度网讯科技有限公司 室内定位方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112991446A (zh) * 2021-03-10 2021-06-18 北京百度网讯科技有限公司 图像稳像方法、装置、路侧设备以及云控平台

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090138233A1 (en) * 2005-09-12 2009-05-28 Torsten Kludas Surveying Instrument and Method of Providing Survey Data of a Target Region Using a Surveying Instrument
JP2015228164A (ja) * 2014-06-02 2015-12-17 大日本印刷株式会社 物体検出システムおよび物体検出方法
US20170154222A1 (en) * 2015-11-26 2017-06-01 Robert Zakaluk System and Method for Identifying, Analyzing, and Reporting on Players in a Game from Video
CN107564059A (zh) * 2017-07-11 2018-01-09 北京联合大学 基于rgb‑d信息的物体定位方法、装置以及机器视觉系统
CN108305291A (zh) * 2018-01-08 2018-07-20 武汉大学 利用包含定位二维码的墙体广告的单目视觉定位定姿方法
CN109635639A (zh) * 2018-10-31 2019-04-16 百度在线网络技术(北京)有限公司 交通标识的位置检测方法、装置、设备和存储介质
CN110335317A (zh) * 2019-07-02 2019-10-15 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于终端设备定位的图像处理方法、装置、设备和介质
CN110967778A (zh) * 2019-10-24 2020-04-07 西北大学 一种动态坐标系多面体剖分重力布格校正方法
CN111652103A (zh) * 2020-05-27 2020-09-11 北京百度网讯科技有限公司 室内定位方法、装置、设备以及存储介质
CN111664845A (zh) * 2019-03-05 2020-09-15 千寻位置网络有限公司 交通标志定位、视觉地图制作方法及装置、定位系统
CN111862199A (zh) * 2020-06-17 2020-10-30 北京百度网讯科技有限公司 定位方法、装置、电子设备和存储介质
CN111950440A (zh) * 2020-08-10 2020-11-17 杭州萤石软件有限公司 一种识别与定位门的方法、装置及存储介质

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5748355B2 (ja) 2011-10-12 2015-07-15 日本電信電話株式会社 3次元座標算出装置、3次元座標算出方法、及びプログラム
US10176589B2 (en) 2017-01-31 2019-01-08 Mitsubishi Electric Research Labroatories, Inc. Method and system for completing point clouds using planar segments

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090138233A1 (en) * 2005-09-12 2009-05-28 Torsten Kludas Surveying Instrument and Method of Providing Survey Data of a Target Region Using a Surveying Instrument
JP2015228164A (ja) * 2014-06-02 2015-12-17 大日本印刷株式会社 物体検出システムおよび物体検出方法
US20170154222A1 (en) * 2015-11-26 2017-06-01 Robert Zakaluk System and Method for Identifying, Analyzing, and Reporting on Players in a Game from Video
CN107564059A (zh) * 2017-07-11 2018-01-09 北京联合大学 基于rgb‑d信息的物体定位方法、装置以及机器视觉系统
CN108305291A (zh) * 2018-01-08 2018-07-20 武汉大学 利用包含定位二维码的墙体广告的单目视觉定位定姿方法
CN109635639A (zh) * 2018-10-31 2019-04-16 百度在线网络技术(北京)有限公司 交通标识的位置检测方法、装置、设备和存储介质
CN111664845A (zh) * 2019-03-05 2020-09-15 千寻位置网络有限公司 交通标志定位、视觉地图制作方法及装置、定位系统
CN110335317A (zh) * 2019-07-02 2019-10-15 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于终端设备定位的图像处理方法、装置、设备和介质
CN110967778A (zh) * 2019-10-24 2020-04-07 西北大学 一种动态坐标系多面体剖分重力布格校正方法
CN111652103A (zh) * 2020-05-27 2020-09-11 北京百度网讯科技有限公司 室内定位方法、装置、设备以及存储介质
CN111862199A (zh) * 2020-06-17 2020-10-30 北京百度网讯科技有限公司 定位方法、装置、电子设备和存储介质
CN111950440A (zh) * 2020-08-10 2020-11-17 杭州萤石软件有限公司 一种识别与定位门的方法、装置及存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIONG LI等: "Three-Dimensional Gravity Modeling In All Space", SPRINGER *
刘芬 等: "空间域和频率域平面位场延拓影响因素和稳定性分析", 物探与化探 *
张严辞: "基于图象的实时漫游技术研究", 中国博士学位论文全文数据库信息科技辑, no. 01 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113587917A (zh) * 2021-07-28 2021-11-02 北京百度网讯科技有限公司 室内定位方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品

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JP2021192244A (ja) 2021-12-16
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