[发明专利]三维物体的实时检测方法及系统

权利要求书

1.一种三维物体的实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100，构建三维物体数据库：

获取三维模型；根据三维模型计算多个视角下的投影参数，进行纹理投影，得到二维模板图像；对二维模板图像生成二维图像特征，对三维模型生成三维几何特征，进行编号后一起插入特征数据库，完成三维物体数据库的构建；

步骤200，三维物体的检测：

根据实景图像进行特征生成，得到二维图像特征；然后将实景图像的二维图像特征在所构建的三维物体数据库中进行二维图像特征的匹配搜索，得到图像匹配结果，由图像匹配结果反推出对应的三维物体；最后对匹配结果进行几何校验，得到三维物体的检测结果；其中：

所述步骤100具体包括以下过程：

步骤101，三维物体模型获取：对兴趣目标三维物体进行三维模型的获取；

步骤102，二维模板图像生成：在步骤101所获取的三维模型的基础上，计算出多个视角下的投影参数，然后将该模型进行纹理投影，得到一系列的二维模板图像；

步骤103，特征生成：分别生成二维图像特征和三维模型几何特征；

步骤104，特征数据库的数据插入：将步骤103所生成的二维图像特征和三维模型几何特征进行编号，一起插入到特征数据库中，从而完成三维物体数据库的构建；

所述步骤103包括二维图像特征生成步骤400和三维模型几何特征生成步骤410：

所述二维图像特征生成步骤400的具体步骤如下：

步骤401，二维图像特征点位置提取：在输入的二维模板图像上进行二维图像的特征点定位，提取特征点在二维模板图像上的位置；记二维图像为I，提取到的所有特征点构成该图像的特征点集{p_i(u,v)|p_i∈I,i＝[1,N_p]}，其中N_p为特征点的数目；

步骤402，二维图像特征点数学描述：特征点的位置获得后，对特征点邻域信息进行数学描述，生成一个特征描述向量来表示这个特征点；定义特征点p_i的特征描述向量为v_i；其中v_i是一个多维向量；

所述三维模型几何特征生成步骤410的具体步骤如下：

根据输入的三维模型数据，进行三维模型几何信息计算；三维模型的几何信息包括每个三角面片的相邻面、相接顶点，每个顶点的相邻顶点、相接三角面片，每个三角面片的法向量，每个顶点的法向量；三维模型的几何信息构成三维模型几何特征。

2.根据权利要求1所述的三维物体的实时检测方法，其特征在于：所述步骤200具体包括以下过程：

步骤200.1，图像采集：首先由图像采集设备进行图像的采集，得到实景图像；

步骤200.2，实景图像输入：将图像采集设备所采集的实景图像输入特征生成器，得到二维图像特征；

步骤200.3，将特征生成器所生成的实景图像的二维图像特征以及三维物体数据库一起输入特征检索器；在特征检索器中进行二维图像特征的匹配搜索，得到初始的图像匹配结果，由这个图像匹配结果反推出对应的三维物体；最后利用三维物体的几何信息对匹配结果进行几何校验，得到最终的三维物体检测结果；在进行几何校验的同时，解算出三维物体在环境中的空间位置姿态。

3.根据权利要求1所述的三维物体的实时检测方法，其特征在于：所述步骤101中获取三维模型的方法为：利用3D扫描仪对物体进行直接建模；或者对物体进行多视角的拍摄，然后利用图像建模软件进行建模；或者利用CAD软件对物体进行精细建模；或者直接获得物体模型。