【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及機(jī)器人領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度圖數(shù)據(jù)的三維平面快速檢測(cè)分割方法。
技術(shù)介紹
1、深度相機(jī)在機(jī)器人領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，它們能夠獲取場(chǎng)景的高幀率高分辨率深度圖像，使得機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)精確的3d感知功能。3d平面分割技術(shù)是機(jī)器人理解和分析深度圖像中場(chǎng)景3d幾何形狀的關(guān)鍵，它能夠?yàn)橐曈X(jué)里程計(jì)、場(chǎng)景理解、傳感器校準(zhǔn)以及物體位姿估計(jì)等多個(gè)功能提供基礎(chǔ)信息。
2、目前，平面分割方法主要可以分為四類，基于ransac的方法、基于霍夫變換的方法、基于聚類的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。常用的基于ransac的方法雖然簡(jiǎn)單易用，但其需要重復(fù)進(jìn)行隨機(jī)采樣、參數(shù)擬合和結(jié)果驗(yàn)證，導(dǎo)致計(jì)算成本較高。基于霍夫變換的方法在應(yīng)對(duì)噪聲方面表現(xiàn)出色，但在精度和計(jì)算成本之間常常難以找到良好的平衡。基于聚類的方法處理速度較快，但在準(zhǔn)確性上仍有提升的空間。基于深度學(xué)習(xí)的方法雖然在通用的圖像分割、物體檢測(cè)等問(wèn)題上表現(xiàn)優(yōu)異，但此類方法對(duì)硬件計(jì)算能力的需求較大，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量也有較多需求，因而不適合在邊緣設(shè)備上部署和應(yīng)用。
3、各類平面分割方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)于邊緣設(shè)備上要求實(shí)時(shí)性能的場(chǎng)景中，如何在準(zhǔn)確性、計(jì)算成本和易用性之間找到平衡，仍是一個(gè)待解決的問(wèn)題。
4、因此，本領(lǐng)域的技術(shù)人員致力于開(kāi)發(fā)一種基于深度圖數(shù)據(jù)的三維平面快速檢測(cè)分割方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本專利技術(shù)所要解決的技術(shù)問(wèn)題是現(xiàn)有方法在邊緣設(shè)備上部署時(shí)，計(jì)算冗余，性能差。
2、為實(shí)現(xiàn)
3、s101：將采集的深度圖像轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并對(duì)所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣，基于降采樣后的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)金字塔和狀態(tài)金字塔；
4、s103：通過(guò)自上而下的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和參數(shù)擬合，利用自適應(yīng)平面塊分割法獲取自適應(yīng)平面塊，并將所述平面塊的詳細(xì)信息存儲(chǔ)在所述狀態(tài)金字塔中；
5、s105：利用塊級(jí)區(qū)域生長(zhǎng)法，將相鄰并且共面的塊級(jí)區(qū)域標(biāo)記為連通平面區(qū)域，實(shí)現(xiàn)共面平面塊的合并；
6、s107：計(jì)算每個(gè)區(qū)域邊緣的像素點(diǎn)到面距離，根據(jù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行像素級(jí)標(biāo)簽的分配，將像素分配給距離最小的區(qū)域，并輸出分割結(jié)果。
7、進(jìn)一步地，所述步驟s101包括如下子步驟：
8、s1011：將所述深度圖像轉(zhuǎn)換為所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)，所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)與所述深度圖像保持相同的矩陣尺寸；
9、s1012：對(duì)所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣處理，創(chuàng)建所述數(shù)據(jù)金字塔；
10、s1013：在所述數(shù)據(jù)金字塔中存儲(chǔ)所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)金字塔中第0層存儲(chǔ)原始的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)金字塔中后續(xù)層中坐標(biāo)矩陣的寬度和高度逐層減半；
11、s1014：在所述狀態(tài)金字塔中存儲(chǔ)算法的狀態(tài)信息，所述狀態(tài)金字塔與所述數(shù)據(jù)金字塔具有相同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和索引方法。
12、進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)金字塔中建立不同層間的像素和區(qū)域的對(duì)應(yīng)關(guān)系，每個(gè)塊用金字塔索引表示：
13、第l層中位置[r，c]的像素與第l-1層中位置[2r，2c]的像素相對(duì)應(yīng)；
14、所述金字塔索引采用如下方式表示：
15、ip＝[l，r，c，s]；
16、索引ip在第l-1層對(duì)應(yīng)區(qū)域?yàn)椋篬l-1，2r，2c，2s]；
17、所述區(qū)域包含四個(gè)子塊，所述子塊分別為：
18、[l-1，2r，2c，s]，[l-1，2r+s，2c，s]，[l-1，2r，2c+s，s]和[l-1，2r+s，2c+s，s]；
19、其中，l表示所在層數(shù)，(r，c)表示像素坐標(biāo)，s表示塊的大小，ip為金字塔索引。
20、進(jìn)一步地，在所述步驟s103中，將所述深度圖像劃分為多個(gè)正方形區(qū)域，每個(gè)所述區(qū)域的大小一致，使用層次索引表示所述深度圖像中塊的位置和大小，索引值對(duì)應(yīng)相對(duì)空間位置；
21、對(duì)于任何具有層次索引的塊，采樣點(diǎn)直接從所述數(shù)據(jù)金字塔中使用金字塔索引提取，其中，
22、所述層次索引為：ih＝[i0，i1，...，in]，(n≤n)，
23、所述金字塔索引為：ip＝[n-n，r，c，smin]，
24、采用如下轉(zhuǎn)換公式完成所述層次索引和所述金字塔索引的轉(zhuǎn)換：
25、
26、
27、其中，ih為層次索引，ip為金字塔索引，i0表示一個(gè)塊所在的初始劃分區(qū)域，其余索引[i1，...，in]表示該區(qū)域內(nèi)的相對(duì)位置，0、1、2、3分別對(duì)應(yīng)左上、右上、左下和右下子塊，sinit為初始分塊大小，smin為最小塊大小，j，n為所在層數(shù)，n為最大層數(shù)，n＝log2(sinit/smin)，(r，c)為像素坐標(biāo)，ω0為初始分塊的寬度，為向下取整運(yùn)算符。
28、進(jìn)一步地，所述自適應(yīng)平面塊分割法采用遞歸的方式進(jìn)行自適應(yīng)平面塊分割，包括如下步驟：
29、s1031：使用層次索引i從所述數(shù)據(jù)金字塔d獲取點(diǎn)集數(shù)據(jù)di，使用隊(duì)列q表示待處理的區(qū)域；
30、s1032：依次檢查所述隊(duì)列q中的每個(gè)索引，判斷所述索引對(duì)應(yīng)的平面區(qū)域是否滿足平面條件；
31、s1033：將滿足所述平面條件的塊信息記錄到所述狀態(tài)金字塔，將不滿足所述平面條件的塊的四個(gè)子塊引添加到所述隊(duì)列q中；
32、s1034：判斷所述隊(duì)列q的數(shù)據(jù)是否處理完畢，如果沒(méi)有處理完畢，則繼續(xù)處理。
33、進(jìn)一步地，所述自適應(yīng)平面塊分割法通過(guò)主成分分析法執(zhí)行平面擬合，將平面法向量作為所述主成分分析法中的最小特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，所述平面條件為執(zhí)行平面擬合的塊為連續(xù)的塊且所述塊的所述平面法向量低于預(yù)設(shè)的閾值。
34、進(jìn)一步地，在所述步驟s105中，所述塊級(jí)區(qū)域生長(zhǎng)法使用區(qū)域生長(zhǎng)來(lái)合并共面的平面塊，采用廣度優(yōu)先搜索策略擴(kuò)展搜索區(qū)域，包括如下子步驟：
35、s1051：從所述狀態(tài)金字塔s選擇最大的未標(biāo)記和未訪問(wèn)的塊作為種子點(diǎn)，并將所述種子點(diǎn)添加到隊(duì)列q中，將當(dāng)前平面區(qū)域中的塊索引存儲(chǔ)到集合r中；
36、s1052：對(duì)于每個(gè)補(bǔ)丁q∈q，計(jì)算與所述補(bǔ)丁q相鄰的補(bǔ)丁集合n，并按面積排序以確保區(qū)域增長(zhǎng)優(yōu)先考慮較大的塊；
37、s1053：檢查每個(gè)相鄰的補(bǔ)丁n∈n，判斷n與q是否共面，如果共面，則將補(bǔ)丁n添加到r和q中；
38、s1054：獲取r中所有塊的索引，并按照所述索引將平面參數(shù)和標(biāo)簽存儲(chǔ)到所述狀態(tài)金字塔s中，完成一個(gè)區(qū)域的生長(zhǎng)；
39、s1055：重復(fù)選取新的種子點(diǎn)，開(kāi)始下一個(gè)區(qū)域生長(zhǎng)，直到無(wú)新的種子點(diǎn)可選。
40、進(jìn)一步地，所述塊級(jí)區(qū)域生長(zhǎng)法對(duì)傳統(tǒng)的鄰居搜索方法進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后的鄰居搜索方法實(shí)現(xiàn)對(duì)可變大小塊的鄰居搜索，優(yōu)化后的鄰居搜索方法包括如下步驟：
41、s1：獲取一個(gè)種子塊，根據(jù)所述種子塊的層次索引計(jì)算所述種子塊所在的n-n層中的四角坐標(biāo)本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于深度圖數(shù)據(jù)的三維平面快速檢測(cè)分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S101包括如下子步驟：
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)金字塔中建立不同層間的像素和區(qū)域的對(duì)應(yīng)關(guān)系，每個(gè)塊用金字塔索引表示：
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述步驟S103中，將所述深度圖像劃分為多個(gè)正方形區(qū)域，每個(gè)所述區(qū)域的大小一致，使用層次索引表示所述深度圖像中塊的位置和大小，索引值對(duì)應(yīng)相對(duì)空間位置；
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述自適應(yīng)平面塊分割法采用遞歸的方式進(jìn)行自適應(yīng)平面塊分割，包括如下步驟：
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述自適應(yīng)平面塊分割法通過(guò)主成分分析法執(zhí)行平面擬合，將平面法向量作為所述主成分分析法中的最小特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，所述平面條件為執(zhí)行平面擬合的塊為連續(xù)的塊且所述塊的所述平面法向量低于預(yù)設(shè)的閾值。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在所述步驟S105中，所述塊級(jí)區(qū)域生長(zhǎng)法使用區(qū)域生長(zhǎng)來(lái)合并共
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述塊級(jí)區(qū)域生長(zhǎng)法對(duì)傳統(tǒng)的鄰居搜索方法進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后的鄰居搜索方法實(shí)現(xiàn)對(duì)可變大小塊的鄰居搜索，優(yōu)化后的鄰居搜索方法包括如下步驟：
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，在所述步驟S1中，所述種子塊所在的N-n層中的四角坐標(biāo)采用如下計(jì)算方式：
10.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，在所述步驟S107中，采用基于最小塊的形態(tài)學(xué)操作來(lái)檢測(cè)邊緣范圍，并細(xì)化其中包含的像素，實(shí)現(xiàn)精確的邊緣檢測(cè)，包括如下步驟：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于深度圖數(shù)據(jù)的三維平面快速檢測(cè)分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s101包括如下子步驟：
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)金字塔中建立不同層間的像素和區(qū)域的對(duì)應(yīng)關(guān)系，每個(gè)塊用金字塔索引表示：
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述步驟s103中，將所述深度圖像劃分為多個(gè)正方形區(qū)域，每個(gè)所述區(qū)域的大小一致，使用層次索引表示所述深度圖像中塊的位置和大小，索引值對(duì)應(yīng)相對(duì)空間位置；
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述自適應(yīng)平面塊分割法采用遞歸的方式進(jìn)行自適應(yīng)平面塊分割，包括如下步驟：
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述自適應(yīng)平面塊分割法通過(guò)主成分分析法執(zhí)行平面擬合，將平面法向量作為所述主成分分析法中...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張瀾濤，牛昊晨，劉佩林，文飛，應(yīng)忍冬，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：上海交通大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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