申请/专利权人：江西科骏实业有限公司

申请日：2022-07-29

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN115187743B

主分类号：G06T17/10

分类号：G06T17/10;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2022.11.01#实质审查的生效;2022.10.14#公开

摘要：本发明公开了一种地铁站内部环境布置预测和白模采集方法及系统，本发明地铁站内部环境布置预测和白模采集方法包括：在目标位置采集图像和点云；将图像输入预先训练好的卷积神经网络模型以获得空间布局三维白模；将点云和所述空间布局三维白模融合得到目标位置的局部三维白模；其中卷积神经网络模型包括特征提取网络、上采样融合网络和布局预测网络。本发明针对当前SLAM类采集方案中会产生的大量白模空洞的缺点，采用基于图像进行基础白模构建并与采集到的点云进行融合的方式进行三维白模构建，由于基础白模由图像自动生成，因此也解决了手工白模构建中人力和时间成本过高的缺陷。

主权项：1.一种地铁站内部环境布置预测和白模采集方法，其特征在于，包括：S1，在目标位置采集图像和点云；S2，将图像输入预先训练好的卷积神经网络模型以获得空间布局三维白模；S3，将点云和所述空间布局三维白模融合得到目标位置的局部三维白模；步骤S2中的卷积神经网络模型包括：特征提取网络，用于对图像进行特征提取得到特征向量；上采样融合网络，用于对特征向量进行上采样融合得到融合特征；布局预测网络，用于对融合特征进行布局预测得到空间布局三维白模；所述特征提取网络、上采样融合网络以及布局预测网络依次相连；所述特征提取网络包括编码器和解码器，所述编码器和解码器均包括堆叠布置的用于得到不同尺寸的特征图的多个卷积层，且所述编码器和解码器的堆叠方向相反，且编码器中任意卷积层的输出通过曼哈顿霍夫变换、卷积后作为解码器中相同尺寸的卷积层的输入；最终通过解码器的最后一个卷积层输出三个尺寸为的特征向量，其中曼哈顿霍夫变换的函数表达式为： ，上式中，表示曼哈顿霍夫变换，和表示三维空间点到远点的距离和方向角，为球面空间中的一条直线，i为该直线上的每个点；为该点上的特征；所述上采样融合网络对特征向量进行上采样融合得到融合特征包括：将3个尺寸为128×1的特征向量在第一个维度上分别叠加4次，获得3个尺寸为512×1的特征向量；将3个尺寸为512×1的特征向量在第二个维度上进行复制，获得3个尺度为512×1024的特征向量；所述布局预测网络对融合特征进行布局预测得到空间布局三维白模包括：将获得的3个尺度为512×1024的特征向量进行叠加得到尺寸为的特征图，在将叠加得到尺寸为的特征图经过三层等尺寸卷积获得尺寸为的输出三维模型以作为布局预测得到空间布局三维白模，该输出三维模型包含个顶点，每个顶点的3维特征表示该顶点的空间坐标值。

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