[发明专利]一种基于SLAM的用于土地监管的穿戴设备

说明书

本发明公开一种基于SLAM的用于土地监管的穿戴设备，包括图像采集模块、SLAM定位建图模块和软件分析模块。其中图像采集模块由一个可穿戴设备和一个3D图像采集器件组成，这个3D图像采集器件可以是单目相机、双目相机、RGBD深度相机等各种3D扫描设备，主要用来获取地形建筑的三维信息；SLAM定位建图模块主要通过SLAM定位与建图技术来对建筑地形进行定位和建图；软件分析模块主要运用现在主流的3D重建技术来讲目标数据和参考数据进行解析。

技术领域

本发明涉及地形勘探与测绘领域，特别是涉及一种基于SLAM的用于土地监管的穿戴设备。

背景技术

在现代日新月异的城市建设离不开国家基础设施建设的规划，在这中间就避免不了大量征用土地的支持;因此国有土地监管局承担着大量的土地征用任务，在涉及土地赔偿的法案中明确指出了受赔偿保护的建筑类型（法定永久性建筑），因此必须有一个行之有效的监测方案识别受保护类型以防止争端;但是就目前来看，国家主要是通过卫星遥感以其无人机高空侦查等方式来进行土地信息的收集的，由于部分居民区地形复杂导致无法收集到地面建筑信息，而且当时无法辨别目标建筑是否为永久性建筑，对现场地形的描述不能满足要求，比如：由于自然环境（比如大树、云雾等）的遮挡而导致的高空视野盲区；由于俯视视角导致的建筑物高度以及层数信息的缺失；当时对非永久性建筑（如铁皮窝棚等非水泥类建筑）的误识别现象；人为性的地形变迁等等。

发明内容

1、一种基于SLAM的用于土地监管的穿戴设备，其特征在于：包括图像采集模块、SLAM定位建图模块和软件分析模块;

2、在一种可选的实施方式中：图像采集模块主要用于图像信息的采集，可以是基于单目、双目、RGBD等主流3D相机的任意一种，采集设备将会嵌入到帽子、眼镜等穿戴设备之中。以下假设第一次扫描得到的数据模型为参考模型m1，第二次扫描得到的数据模型为m2;

3、在一种可选的实施方式中：SLAM定位建图模块主要是通过SLAM来对m1，m2进行形貌恢复;

SLAM 前端也就是视觉里程计（VO），它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动，给后端提供较好的初始值;

特征点的提取主要有SIFT,SURF,ORB等算法;特征点由关键点（Key-point)和描述子（Descriper)两部分组成;SIFT(Scale Invariant Feature Transform 尺度不变特征变换）计算量大，普通 PC 的 CPU还无法实时地计算 SIFT 特征，进行定位与建图;所以适用场景并不多;ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征改进了 FAST 检测子不具有方向性的问题，并采用速度极快的二进制描述子BRIEF，是最符合应用场景的特征点提取算法;根据匹配点对，估计相机运动。当相机为单目时，我们只知道 2D 的像素坐标，因而问题是根据两组 2D 点估计运动;该问题用对极几何来解决；当相机为双目、RGB-D 时，或者我们通过某种方法得到了距离信息，那问题就是根据两组 3D 点估计运动；该问题通常用ICP 来解决；如果有 3D 点和它们在相机的投影位置，也能估计相机的运动;该问题通过PnP求解;

4、在一种可选的实施方式中：SLAM优化后端完成工作主要是对视觉前端得到的不够准确的相机位姿和重建地图进行优化微调;在视觉前端中，不管是进行位姿估计还是建图，都是利用相邻帧之间的关系来完成的，这种依赖局部约束且不停地链式进行的算法，必将导致优化误差逐帧累积，最终产生一个较大的误差漂移;后端优化的思路就是从全局（整个相机运动过程）中选取一些关键帧，利用这些关键帧之间的关系建立起时间和空间跨度更大的、需要同时满足的全局约束，以优化之前得到的不够准确的各帧的相机位姿，实际上就是完成一个Bundle Adjustment（最小化重投影误差）。该全局优化问题可以通过建立和优化位姿图（pose graph）来求解;位姿图是以关键帧的全局位姿作为图的节点，以关键帧之间的相对位姿误差作为图的边的权重，通过令整个图的所有边的权重值总和最小，来优化得到每个图节点的值;;