[发明专利]一种基于众包的多源融合全景建模方法

说明书

本发明提供一种基于众包的多源融合全景建模方法，涉及深度学习、数据众包和图像处理技术领域，本发明通过云端众包平台发布全景图片众包任务，由众包任务接受者根据任务要求，通过移动图像采集设备获取图像，统一汇集到云端，再利用云端聚集的大量计算资源，采用机器学习、深度学习等算法将海量图像及其元数据进行分析处理，实现实景场景的全景建模。提升了全景图像的覆盖率，实现了任务并行处理，提高了全景建模的效率；保护了用户隐私。

技术领域

本发明涉及深度学习、数据众包和图像处理技术，尤其涉及一种基于众包的多源融合全景建模方法。

背景技术

全景图像是利用图像处理技术模拟构建出的三维空间场景，其可以真实、全面、直观的表现现实场景，让人们在计算机虚拟世界中更好的重现场景，使人们产生更加真实的现实体验。随着全景图像市场的快速增长，其应用涉及全景地图、全景景点、虚拟漫游、环境模拟、农林业管理等多个领域，将领域关注对象放置于全景三维世界中，实现了数据的可视化管理，为管理人员提供更好的用户体验。

近年来，随着人工智能技术的发展，特别是深度学习技术，其超强的进化能力，通过训练构建得到类似人脑结构的大规模卷积神经网络，给图像处理领域带来了创新性的发展。图像识别分析需要海量数据的支持，诸如全景地图也需要海量的场景数据，场景图片与拍摄地点、拍摄时间、拍摄角度都有关系，全景地图中的同一地点也需要不同季节、不同天气的图片，这就需要海量实景图片的收集。随着移动终端智能化程度的提高，手机、平板、联网数码相机、高清摄像头等多种图片采集设备可以提供更加清晰的图像，使其采集全景图像成为可能，而众包模式的出现，极大的提升了任务的执行效率并且大幅的降低了成本，在这种情况下，如何有效的利用智能移动设备，采用众包模式采集全景图像，并利用深度学习算法基于多源图像数据融合进行全景建模成为亟需解决的问题。

发明内容

为了解决以上技术问题，本发明提出了一种基于众包的多源融合全景建模方法，利用云端发布采集全景图片众包任务，众包任务接受者通过手机、平板、联网数码相机、高清摄像头等多种移动设备按要求采集现实场景图片，并统一汇集到云端；云端中心聚集大量计算资源，对众包任务汇聚的图像数据进行评估、分类、选取、拼接、图像脱敏等操作，完成全景建模。

本发明的技术方案包括：

一种基于众包的多源融合全景建模方法，通过云端众包平台发布全景图片众包任务，由众包任务接受者根据任务要求，通过移动图像采集设备获取图像，统一汇集到云端，再利用云端聚集的大量计算资源，采用机器学习、深度学习等算法将海量图像及其元数据进行分析处理，实现实景场景的全景建模。

其中，

所述的云端中心包括众包平台和全景建模平台；

通过众包平台实现全景图像众包任务的发布和管理，众包任务中包含对于图像的要求以及所包含的元数据，同时提供设备侧的图像质量检测程序，实现移动设备对于图像质量的初步分析；

通过全景建模平台将众包收集的图像数据进行评估、分类、抽取、拼接、图像脱敏、边缘模糊等操作，并结合图像元数据，完成现实场景的全景建模；

所述的移动图像采集设备包括手机、平板、联网数码相机、高清摄像头等设备，这些移动设备接受来自云端的众包任务，按任务要求采集现实场景图片，利用云端提供的图像质量检测程序确定图片是否满足要求，并附上图片拍摄时间、拍摄位置、室外环境、光圈快门等相关元数据，统一上传到云端中心。

进一步，具体操作步骤包括：

步骤101、众包任务承接人在所述的云端中心众包平台进行注册，提交接收众包任务的移动设备相关参数，包括移动设备硬件信息、镜头厂商类型、拍摄图像分辨率、网络状况、设备性能等参数；

步骤102、所述的云端中心的众包平台进行审核，允许承接人接受众包任务；