[发明专利]全景图像特征点匹配模型的训练方法、装置以及服务器

权利要求书

1.一种全景图像特征点匹配模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练场景数据集，所述训练场景数据集中每个训练场景数据包括一个训练场景中同一个相机在不同拍摄位置拍摄得到的多个训练图像；确定所述训练场景数据集的目标真值，其中，所述目标真值为在所述训练场景数据集中提取的存在目标匹配关系的目标特征点，所述目标特征点是指训练全景图像中具有特征性质的像素点；以训练场景数据集为输入，所述目标真值为输出，对全景图像特征点匹配模型进行训练，得到训练后的全景图像特征点匹配模型；确定训练场景数据集的目标真值，包括：从所述训练场景数据的训练全景图像中，提取出存在第一匹配关系的第一特征点；筛选出所述存在第一匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点，作为所述训练场景数据集的目标真值；从所述训练场景数据的所述训练全景图像中，提取出存在第一匹配关系的第一特征点，包括：对所述训练全景图像进行裁剪，得到训练透视图像；基于预先训练的透视图像特征点匹配模型，从训练透视图像中，提取出存在第二匹配关系的第二特征点；将存在第二匹配关系的第二特征点，从各自所在的训练透视图像中，投影至所述各自所在的训练透视图像对应的裁剪前的训练全景图像中，得到存在第一匹配关系的第一特征点；筛选出所述存在第二匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点，得到所述训练场景数据集的目标真值，包括：获取存在第一匹配关系的第一特征点对应的相机拍摄位置；根据所述相机拍摄位置筛选出所述存在第一匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点；根据所述相机拍摄位置筛选出所述存在第一匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点，包括：根据所述相机拍摄位置确定存在第一匹配关系的第一特征点对应的同一个真实特征点；将所述第一特征点从像素坐标系投影至所述真实特征点所在的世界坐标系；根据投影至所述真实特征点所在的世界坐标系中的第一特征点于所述真实特征点之间是否重合，确定出所述存在第一匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点。

2.如权利要求1所述的全景图像特征点匹配模型的训练方法，其特征在于，根据投影至所述真实特征点所在的世界坐标系中的第一特征点于所述真实特征点之间是否重合，确定出所述存在第一匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点之后，包括：将存在第一匹配关系的第一特征点中除了存在目标匹配关系的目标特征点以外的第一特征点作为待剔除特征点；将所述真实特征点从世界坐标系投影至所述待剔除特征点所在像素坐标系；判断投影至所述待剔除特征点所在像素坐标系中的真实特征点与所述待剔除特征点之间的像素差是否小于像素差阈值；若是，则将像素差小于像素差阈值的待剔除特征点之间作为存在目标匹配关系的目标特征点；若不是，则将像素差大于像素差阈值的待剔除特征点之间的第一匹配关系进行剔除。

3.如权利要求1或2任一项所述的全景图像特征点匹配模型的训练方法，其特征在于，以训练场景数据集为输入，所述目标真值为输出，对全景图像特征点匹配模型进行训练，得到训练后的全景图像特征点匹配模型之前，还包括：预处理所述训练场景数据集；配置所述预处理后的所述训练场景数据集的标签信息，其中，所述标签信息为每个训练场景数据中存在第一匹配关系的第一特征点，以及所述第一特征点的像素位置；以训练场景数据集为输入，所述目标真值为输出，对全景图像特征点匹配模型进行训练，得到训练后的全景图像特征点匹配模型，包括：以携带所述标签信息的所述训练场景数据集为输入，所述目标真值为输出，对全景图像特征点匹配模型进行训练，得到训练后的全景图像特征点匹配模型。