【摘 要】
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室内三维建模可服务于室内导航、室内设计、虚拟现实以及城市建设等方面,同时对于3DGIS、虚拟现实VR和室内导航具有重要意义。为解决现有的三维建模的方法中存在的点云数据边界模糊、缺乏语义信息、三维模型拓扑关系模糊,以及模型驱动三维建模中存在的自动化程度低等问题,本文使用了基于深度学习的结合了 Kinect数据与模型的对室内规则物体进行精细化、自动化三维建模的方法。具体建模步骤为:（1）在数据驱动下,
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目:集成Kinect和DSLR的室内无人车协同多基线多特征精确同步定位与地图构建（41771493）； 国家科技部重点研发计划:面向工程安全监测的GNSS/GIS集成关键技术及典型应用示范（子课题:GNSS/GIS集成的工程安全监测原型系统模块研发,2017YFE0109500）； 水利部长江水利委员会:20
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室内三维建模可服务于室内导航、室内设计、虚拟现实以及城市建设等方面,同时对于3DGIS、虚拟现实VR和室内导航具有重要意义。为解决现有的三维建模的方法中存在的点云数据边界模糊、缺乏语义信息、三维模型拓扑关系模糊,以及模型驱动三维建模中存在的自动化程度低等问题,本文使用了基于深度学习的结合了 Kinect数据与模型的对室内规则物体进行精细化、自动化三维建模的方法。具体建模步骤为:（1）在数据驱动下,利用Kinectv2获取RGB-D数据并生成点云数据。（2）利用深度学习分割点云数据,以此来提高模型识别的准确性和自动化程度。（3）根据语义分割的结果定义初始模型参数。（4）基于广义点摄影测量理论优化几何模型参数,在室内场景中生成单体模型。（5）融合数据驱动和模型驱动结果进行精细化三维建模。实验结果证明本文提出的方法结合了数据驱动和模型驱动的优势,在提高建模自动化程度的同时,赋予模型语义信息,并且克服了拓扑关系混乱和三维模型边缘不准确的缺点。最后获得的模型边界清晰,真实还原了室内场景中小型规则物体。在点云分割的精度上,IoU阈值为0.5时,平均精度达64.6%,平均召回率达47.3%;在几何语义分类的精度上,长方体、圆柱体的整体精度分别为98.76%和98.23%;在三维建模的精度上,通过计算均方根误差发现,本研究提出的方法所得的长方体模型在X,Y,Z方向的均方根误差分别为0.428mm,0.398mm,0.314mm,圆柱体模型在X,Y,Z方向的均方根误差分别为0.581mm,0.436mm,0.493mm,说明本研究的方法与空间中物体的拟合程度优于原始点云数据构建的模型。总体来说,本文研究的基于深度学习的室内场景规则物体精细化建模所采用的方法涉及深度学习、摄影测量和计算机视觉,具体过程中结合三者的优点,利用深度学习达到建模自动化的目的,同时结合摄影测量和计算机视觉的相关理论研究,在减少建模的数据量的同时提高建模的精度,促进三者的理论与方法的交叉与融合。
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