[发明专利]实现增强现实地图的方法和系统在审
申请号: | 201911118371.9 | 申请日: | 2019-11-15 |
公开(公告)号: | CN110910497A | 公开(公告)日: | 2020-03-24 |
发明(设计)人: | 王占刚;张乃千;朱希安 | 申请(专利权)人: | 北京信息科技大学 |
主分类号: | G06T17/05 | 分类号: | G06T17/05;G06T19/00;G06T7/11;G06T7/181;G06T7/194;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人: | 田硕;王秀君 |
地址: | 100192 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 实现 增强 现实 地图 方法 系统 | ||
1.一种实现增强现实地图的方法,包括:
对平面地图进行分割以生成包括道路区域和非道路区域的分割图像;
获取与平面地图对应的拍摄图像;
提取所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点;
对所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点进行匹配,确定匹配的特征点;
基于匹配的特征点,将所述分割图像三维注册到所述拍摄图像,生成增强现实地图;
输出增强现实地图。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,对平面地图进行划分的步骤包括:
对平面地图进行中值滤波;
使用模糊C均值聚类算法对滤波后的平面地图进行区域粗划分;
使用卷积神经网络算法确定滤波后的平面地图中的道路区域和非道路区域,以生成所述分割图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,提取所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点的步骤包括:
使用加速稳健特征算法检测所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点;
使用快速视网膜关键点算法获取所述分割图像的特征点的描述信息和所述拍摄图像的特征点的描述信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,对所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点进行匹配的步骤包括:
基于所述描述信息,计算所述分割图像的特征点与所述拍摄图像的特征点之间的汉明距离;
基于所述汉明距离对所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点进行匹配,确定匹配的特征点。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,对所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点进行匹配的步骤还包括:使用随机抽样一致性算法从匹配的特征点之中筛选匹配度高的特征点作为匹配的特征点。
6.一种实现增强现实地图的系统,包括:
地图分割单元,被配置为对平面地图进行分割以生成包括道路区域和非道路区域的分割图像;
相机单元,被配置为获取与平面地图对应的拍摄图像;
处理器,被配置为:提取所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点;对所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点进行匹配,确定匹配的特征点;基于匹配的特征点,将所述分割图像三维注册到所述拍摄图像,生成增强现实地图;
输出单元,被配置为输出增强现实地图。
7.根据权利要求6所述的系统,其中,地图分割单元被配置为:
对平面地图进行中值滤波;
使用模糊C均值聚类算法对滤波后的平面地图进行区域粗划分;
使用卷积神经网络算法确定滤波后的平面地图中的道路区域和非道路区域,以生成所述分割图像。
8.根据权利要求6所述的系统,其中,处理器被配置为:使用加速稳健特征算法检测所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点;
使用快速视网膜关键点算法获取所述分割图像的特征点的描述信息和所述拍摄图像的特征点的描述信息。
9.根据权利要求8所述的系统,其中,处理器被配置为:
基于所述描述信息,计算所述分割图像的特征点与所述拍摄图像的特征点之间的汉明距离;
基于所述汉明距离对所述分割图像的特征点和所述拍摄图像的特征点进行匹配,确定匹配的特征点。
10.根据权利要求9所述的系统,其中,处理器还被配置为:使用随机抽样一致性算法从匹配的特征点之中筛选匹配度高的特征点作为匹配的特征点。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京信息科技大学,未经北京信息科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911118371.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。