续扫重定位方法、装置、设备、存储介质及三维续扫方法制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及三维扫描技术领域，具体涉及一种续扫重定位方法、装置、设备、存储介质及三维续扫方法，该续扫重定位方法包括：根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，获取扫描设备针对三维场景的历史空间语义图谱，将当前空间语义图谱与历史空间语义图谱通过子图搜索方式进行匹配，得到当前空间语义图谱与历史空间语义图谱的第一匹配度；若第一匹配度大于或等于第一匹配阈值，确定扫描设备在三维场景中的重定位成功。本发明专利技术实施例通过子图搜索方式，提高匹配效率，提高重定位速度，处理器通过重定位方式确定扫描设备的位置，使得处理器可以自动接续三维模型中断扫描部位，方便操作，提高扫描效率。描效率。描效率。

【技术实现步骤摘要】
续扫重定位方法、装置、设备、存储介质及三维续扫方法


[0001]本专利技术实施例涉及三维扫描
，具体涉及一种续扫重定位方法、装置、设备、存储介质及三维续扫方法。

技术介绍

[0002]现有的手持式、背包式等移动激光扫描设备正越来越广泛的应用在三维重建领域，然而受限于处理器运算能力、电池电量等因素，在某些复杂的场景下这些移动扫描设备容易中断扫描进程，移动扫描设备重新启动扫描后，往往需要多次扫描，再通过人工合成等方式才能最终生成三维模型，操作麻烦，且效率较低。
[0003]因此，有必要提供一种续扫重定位方法、装置、计算设备、存储介质及三维续扫方法，以克服上述问题。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种续扫重定位方法、装置、计算设备、存储介质及三维续扫方法，用于解决现有技术中存在的问题。
[0005]根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种续扫重定位方法，所述方法包括：根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，多帧所述当前传感器信息由不同传感器得到，所述当前空间语义图谱具有当前空间位置信息；获取所述扫描设备针对所述三维场景的历史空间语义图谱，所述历史空间语义图谱根据多帧历史传感器信息确定，多帧所述历史传感器信息由所述扫描设备中断扫描前的不同所述传感器得到，所述历史空间语义图谱具有历史空间位置信息；将所述当前空间语义图谱与所述历史空间语义图谱通过子图搜索方式进行匹配，得到所述当前空间语义图谱与所述历史空间语义图谱的第一匹配度；判断所述第一匹配度是否大于或等于第一匹配阈值；若所述第一匹配度大于或等于所述第一匹配阈值，确定所述扫描设备在所述三维场景中的重定位成功。
[0006]在一些实施例中，多帧所述当前传感器信息包括多帧当前三维传感器信息，所述当前空间语义图谱包括当前三维语义图谱，所述根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，进一步包括：根据多帧所述当前三维传感器信息生成世界坐标系的当前三维点云；根据所述当前三维点云对多帧所述当前三维传感器信息进行三维语义分割，生成所述当前三维语义图谱，将所述当前三维语义图谱作为所述当前空间语义图谱。
[0007]在一些实施例中，多帧所述当前三维传感器信息包括多帧当前视觉图像信息，所述当前三维语义图谱包括当前视觉语义图谱，所述根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，进一步包括：
根据多帧所述当前视觉图像信息生成所述世界坐标系的当前三维视觉点云；根据所述当前三维视觉点云对多帧所述当前视觉图像信息进行三维视觉语义分割，生成所述当前视觉语义图谱。
[0008]在一些实施例中，所述根据所述当前三维视觉点云对多帧所述当前视觉图像信息进行三维视觉语义分割，生成所述当前视觉语义图谱，进一步包括：通过图像识别算法对多帧所述当前视觉图像信息进行三维视觉语义分割，得到多帧所述当前视觉图像信息的三维视觉语义对象；根据所述当前三维视觉点云对所述三维视觉语义对象进行空间位置计算，得到所述三维视觉语义对象的所述当前空间位置信息；根据所述三维视觉语义对象的特性信息，生成所述当前视觉语义图谱，所述特性信息包括所述当前空间位置信息。
[0009]在一些实施例中，多帧所述当前三维传感器信息包括多帧当前激光信息，所述当前三维语义图谱包括当前激光语义图谱，所述根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，进一步包括：根据多帧所述当前激光信息生成所述世界坐标系的当前三维激光点云；根据所述当前三维激光点云对多帧所述当前激光信息进行三维激光语义分割，生成所述当前激光语义图谱。
[0010]在一些实施例中，多帧所述当前传感器信息还包括多帧当前IMU信息，所述根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，进一步包括：根据多帧所述当前IMU信息生成所述世界坐标系的当前IMU空间轨迹点云；将所述当前IMU空间轨迹点云和所述当前三维点云根据空间坐标位置进行匹配，得到所述当前IMU空间轨迹点云和所述当前三维点云的第二匹配度；判断所述第二匹配度是否大于或等于第二匹配阈值；若所述第二匹配度大于或等于所述第二匹配阈值，确定当前融合点云；根据所述当前融合点云对多帧所述当前三维传感器信息和多帧所述当前IMU信息进行三维融合语义分割，生成当前融合语义图谱，将所述当前融合语义图谱作为所述当前空间语义图谱。
[0011]在一些实施例中，所述将所述当前IMU空间轨迹点云和所述当前三维点云根据空间坐标位置进行匹配，得到所述当前IMU空间轨迹点云和所述当前三维点云的第二匹配度，进一步包括：确定所述当前IMU空间轨迹点云中c个轨迹点与所述当前三维点云中至少一候选点的距离小于或等于预设距离的m个匹配点，m≤c；计算所述第二匹配度s2=m/c。
[0012]在一些实施例中，所述当前空间语义图谱包括k个当前空间语义对象，所述历史空间语义图谱包括h个历史空间语义对象，所述将所述当前空间语义图谱与所述历史空间语义图谱通过子图搜索方式进行匹配，得到所述当前空间语义图谱与所述历史空间语义图谱的第一匹配度，进一步包括：确定k个所述当前空间语义对象与h个所述当前历史语义对象匹配的n个所述当前空间语义对象，n≤k；
计算所述第一匹配度s1=n/k。
[0013]根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种三维续扫方法，所述方法包括：判断扫描设备是否需要对三维场景进行续扫；若需要对所述三维场景进行续扫，根据上述任一项所述的续扫重定位方法判断所述扫描设备是否重定位成功；若重定位成功，根据所述扫描设备的续扫传感器信息完成三维模型重建。
[0014]根据本专利技术实施例的第三方面，提供了一种续扫重定位装置，所述装置包括：第一确定模块，用于根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，多帧所述当前传感器信息由不同传感器得到，所述当前空间语义图谱具有当前空间位置信息；第一获取模块，用于获取所述扫描设备针对所述三维场景的历史空间语义图谱，所述历史空间语义图谱根据多帧历史传感器信息确定，多帧所述历史传感器信息由所述扫描设备中断扫描前的不同所述传感器得到，所述历史空间语义图谱具有历史空间位置信息；第一匹配模块，用于将所述当前空间语义图谱与所述历史空间语义图谱通过子图搜索方式进行匹配，得到所述当前空间语义图谱与所述历史空间语义图谱的第一匹配度；第一判断模块，用于判断所述第一匹配度是否大于或等于第一匹配阈值；第二确定模块，用于若所述第一匹配度大于或等于所述第一匹配阈值，确定所述扫描设备在所述三维场景中的重定位成功。
[0015]根据本专利技术实施例的第四方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上述任一项所述的续扫重定位方法的操作。
[0016]根据本专利技术实施例的第五方面，提供了一种计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种续扫重定位方法，其特征在于，所述方法包括：根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，多帧所述当前传感器信息由不同传感器得到，所述当前空间语义图谱具有当前空间位置信息；获取所述扫描设备针对所述三维场景的历史空间语义图谱，所述历史空间语义图谱根据多帧历史传感器信息确定，多帧所述历史传感器信息由所述扫描设备中断扫描前的不同所述传感器得到，所述历史空间语义图谱具有历史空间位置信息；将所述当前空间语义图谱与所述历史空间语义图谱通过子图搜索方式进行匹配，得到所述当前空间语义图谱与所述历史空间语义图谱的第一匹配度；判断所述第一匹配度是否大于或等于第一匹配阈值；若所述第一匹配度大于或等于所述第一匹配阈值，确定所述扫描设备在所述三维场景中的重定位成功。2.根据权利要求1所述的续扫重定位方法，其特征在于，多帧所述当前传感器信息包括多帧当前三维传感器信息，所述当前空间语义图谱包括当前三维语义图谱，所述根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，进一步包括：根据多帧所述当前三维传感器信息生成世界坐标系的当前三维点云；根据所述当前三维点云对多帧所述当前三维传感器信息进行三维语义分割，生成所述当前三维语义图谱，将所述当前三维语义图谱作为所述当前空间语义图谱。3.根据权利要求2所述的续扫重定位方法，其特征在于，多帧所述当前三维传感器信息包括多帧当前视觉图像信息，所述当前三维语义图谱包括当前视觉语义图谱，所述根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，进一步包括：根据多帧所述当前视觉图像信息生成所述世界坐标系的当前三维视觉点云；根据所述当前三维视觉点云对多帧所述当前视觉图像信息进行三维视觉语义分割，生成所述当前视觉语义图谱。4.根据权利要求3所述的续扫重定位方法，其特征在于，所述根据所述当前三维视觉点云对多帧所述当前视觉图像信息进行三维视觉语义分割，生成所述当前视觉语义图谱，进一步包括：通过图像识别算法对多帧所述当前视觉图像信息进行三维视觉语义分割，得到多帧所述当前视觉图像信息的三维视觉语义对象；根据所述当前三维视觉点云对所述三维视觉语义对象进行空间位置计算，得到所述三维视觉语义对象的所述当前空间位置信息；根据所述三维视觉语义对象的特性信息，生成所述当前视觉语义图谱，所述特性信息包括所述当前空间位置信息。5.根据权利要求2所述的续扫重定位方法，其特征在于，多帧所述当前三维传感器信息包括多帧当前激光信息，所述当前三维语义图谱包括当前激光语义图谱，所述根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，进一步包括：根据多帧所述当前激光信息生成所述世界坐标系的当前三维激光点云；根据所述当前三维激光点云对多帧所述当前激光信息进行三维激光语义分割，生成所述当前激光语义图谱。6.根据权利要求2
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5任一项所述的续扫重定位方法，其特征在于，多帧所述当前传感器
信息还包括多帧当前IMU信息，所述根据扫描设备在三维场景中获取的多帧当前传感器信息确定当前空间语义图谱，进一步包括：根据多帧所述当前IMU信息生成所述世界坐标系的当前IMU空间轨迹点云；将所述当前IMU空间轨迹...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵开勇，
申请(专利权)人：深圳市其域创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：