专利名称：一种基于点云片段分割的室内场景识别方法
技术领域：
本发明涉及一种场景识别方法，尤其是涉及一种基于点云片段分割的室内场景识别方法。
背景技术：
随着机器人技术的发展、机器人应用领域也开始从传统的工厂制造领域拓展到家庭、医院、老年关怀中心、军事、旅游、运输、勘探、抢险救灾等现场和服务领域。这类环境的特征往往是不确定的或者变化的，机器人如何感知与理解环境成为一个挑战，而机器人环境感知和理解的基础和核心问题就是场景识别。对于场景识别问题，常用的方法有SpatialEnvelope场景描述子(也被称为场景的Gist)方法,对场景图像的自然度、开放度、粗糙度等特性进行描述，舍弃了识别物体的过程，通过直接对场景全局特征分类进行场景识别。这种场景识别方法由于不需要进行图像分割和物体识别过程，因而得到了广泛的应用。另一种思路是通过首先提取图像局部特征算子，再形成图像的全局描述。近年来，局域不变特征算子如 SIFT (Scalelnvariant Feature Transform)、SURF (Speed Up Robust Features)等在机器人视觉中开始广泛应用，词包模型(Bag-of-Word，Boff)图像分类以及图像匹配开始兴起，其衍生出的许多方法在场景识别领域也取得了不错的效果。还有一些方法使用生成模型(Generative Model)引入隐含变量(latent variable)对场景进行建模，图像由一些局部特征的集合来表示，同时每一块区域都被赋予了一种“主题”，通过Graphical model的推演来判断场景的类别。随机潜在语义分析(probabilistic Latent SemanticAnalysis,PLSA)方法通过学习图片的向量描述，利用支持向量机(SVM)或者K近邻(KNN)算法对场景进行识别。以上场景识别方法主要是通过对场景全局或局部基本特征的提取，生成图像描述对整个场景建模，然后进行识别。实际上，一个特定的场景是由很多不同的物体组成，现有方法更多的考虑到了场景特征的统计特性而较少关心场景中的物体语义，或者区域的空间分布与关系；场景和物体通常作为独立的部分或者只是建立了简单的对应关系，还没有形成一套完善的模型体系。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种识别精确、操作简便的基于点云片段分割的室内场景识别方法。本发明的目的可以通过以下技术方案来实现一种基于点云片段分割的室内场景识别方法，该方法包括以下步骤步骤一，结合图论方法，根据三维点云的平面法向量和颜色信息对三维点云图像进行场景预分割，将图像分割成为不同点云片段，且保证每个片段属于不同的物体；步骤二，构建一个同时合并和识别的概率模型框架对点云片段进行合并和物体分类，实现对场景空间中不同物体的识别；
步骤三，采用融合语义信息和拓扑关系的场景空间层次模型来表示场景空间的图像特征、物体类别、物体间的关系及场景所在的区域信息，并构建一个基于有向图的场景空间信息推理模型获得场景的空间语义信息。所述的场景预分割具体包括以下步骤I)构建一个无向图G(V, E),其中V表不图中的顶点,每一个顶点代表场景空间中的一个数据点，每个点Vi = (Xi，yi ,Zyrpgplvnxynypnzi),包括点的几何坐标(Χ,Υ,Ζ)、颜色信息(R，G, B)和法向量(NX，NY, NZ)，(NX，NY, NZ) (NX，NY, NZ)T = I ；Ε 表示相邻两个点之间的边eij= (Vi，Vj)，用(Keij)和w(eij)分别表示边的法向量权值和颜色权值，(Keij)
权利要求
1.一种基于点云片段分割的室内场景识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤步骤一，结合图论方法，根据三维点云的平面法向量和颜色信息对三维点云图像进行场景预分割，将图像分割成为不同点云片段，且保证每个片段属于不同的物体；步骤二，构建一个同时合并和识别的概率模型框架对点云片段进行合并和物体分类，实现对场景空间中不同物体的识别；步骤三，采用融合语义信息和拓扑关系的场景空间层次模型来表示场景空间的图像特征、物体类别、物体间的关系及场景所在的区域信息，并构建一个基于有向图的场景空间信息推理模型获得场景的空间语义信息。
2.根据权利要求I所述的一种基于点云片段分割的室内场景识别方法，其特征在于，所述的场景预分割具体包括以下步骤1)构建一个无向图G(V，E)，其中V表示图中的顶点，每一个顶点代表场景空间中的一个数据点，每个点Vi = (Xi, yi； Zi, ri； gi； bi； nxi； nyi； nzj ,包括点的几何坐标(X, Y，Z)、颜色信息(R，G, B)和法向量(NX，NY, NZ)，(NX，NY, NZ) (NX，NY, NZ)T = I ；E 表示相邻两个点之间的边eu = (Vi, V」)，用(Keij)和w(eu)分别表示边的法向量权值和颜色权值,
3.根据权利要求I所述的一种基于点云片段分割的室内场景识别方法，其特征在于，所述的同时合并和识别的概率模型框架具体为
4.根据权利要求I所述的一种基于点云片段分割的室内场景识别方法，其特征在于，所述的拓扑关系包括场景中物体之间的相对位置关系和物体间精确的距离关系；所述的语义信息包括场景中物体的类别及属性关系信息。
全文摘要
本发明涉及一种基于点云片段分割的室内场景识别方法，该方法包括以下步骤结合图论方法，根据三维点云的平面法向量和颜色信息对三维点云图像进行场景预分割，将图像分割成为不同点云片段，且保证每个片段属于不同的物体；构建一个同时合并和识别的概率模型框架对点云片段进行合并和物体分类，实现对场景空间中不同物体的识别；采用融合语义信息和拓扑关系的场景空间层次模型来表示场景空间的图像特征、物体类别、物体间的关系及场景所在的区域信息，并构建一个基于有向图的场景空间信息推理模型获得场景的空间语义信息。与现有技术相比，本发明具有识别精确、操作简便等优点。
文档编号G06K9/00GK102930246SQ201210393488
公开日2013年2月13日 申请日期2012年10月16日 优先权日2012年10月16日
发明者王廷旗, 陈启军 申请人:同济大学