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申请/专利权人：盛云科技有限公司

摘要：本发明涉及一种大场景双目视觉三维重建方法，属于计算机视觉、图形图像、三维重建技术领域。本发明包括步骤：首先获取双目视觉场景原始点云；采用基于改进视觉词袋模型和KD树随机森林的点云拼接方法进行点云拼接；引入位置权重构建根据历史与当前位置的空间距离关系，以及基于长短期记忆功能的长时间和大场景三维重建位置存储调节方法，有效管理拼接的点云特征的位置信息；通过轻量化闭环检测方法，包括改进的离散贝叶斯滤波器和位置权重，实现对新输入位置信息和工作记忆存储的信息的滤波，判断是否达到闭环阈值，最终获取大场景的三维模型；本发明能实现对户外大场景的快速建模。

主权项：1.一种大场景双目视觉三维重建方法，其特征在于：所述大场景双目视觉三维重建方法的具体步骤如下：Step1、获取双目视觉场景原始点云：通过双目相机获取左图像序列和右图像序列，然后对左右图像序列构建匹配代价函数，通过匹配代价函数获取初始深度图，最后将深度图转化为初始点云；Step2、点云拼接：使用基于改进视觉词袋模型和KD树随机森林的点云拼接方法，将相邻的点云进行拼接；这种方法使用增量词而不是预训练词以避免针对目标环境的训练，增强了普适性；同时，使用最近邻和次近邻之间的距离比来比较点云特征，从而找到与词袋表中已经存在的词的匹配；Step3、位置权重构建：根据历史位置与当前位置的空间距离关系构建位置权重；Step4、位置存储调节：采用基于长短期记忆功能的长时间和大场景三维重建位置存储调节方法进行位置存储调节；Step5、轻量化闭环检测：采用基于改进的离散贝叶斯滤波器和位置权重的轻量化闭环检测方法，对新输入的位置信息和当下工作记忆存储的位置信息通过离散贝叶斯滤波器进行滤波，通过位置权重判断是否达到闭环阈值实现了闭环；Step6、获取大场景三维模型：在闭环检测的过程中，如果未达到闭环条件，则将新位置信息存入长期记忆存储单元，将长期记忆单元存储的高概率闭环的相邻位置重新输入到当下记忆存储单元，从而重复Step5与新位置进行闭环检测；这一闭环检测的迭代过程会持续直至闭环条件满足，此时能确保所获取的大场景三维模型的完整性和准确性；所述Step4中，基于长短期记忆功能的长时间和大场景三维重建位置存储调节方法的具体步骤包括：Step4.1.拼接的点云通过短时记忆存储将组合特征的位置信息储存在当下工作记忆存储单元；Step4.2.短时记忆存储单元的位置信息会根据与当前位置的空间距离限定阈值进行更新；Step4.3.当下工作记忆存储的位置信息用于闭环检测，没有达到闭环条件的位置信息会进入长时记忆存储单元；Step4.4.长时记忆存储单元的位置信息会按照就近原则循环进入当下工作记忆存储单元重新进行闭环检测。

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