[发明专利]一种基于视觉内容的多层语义地图的创建方法

权利要求书

1.一种基于视觉内容的多层语义地图的创建方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1，将机器人在环境中漫游拍摄的图像集合按照拍摄地点场景进行标注；

设所述图像集合为P，每个场景一般不少于50帧图像；对P中的图像进行标注，形成标注文件，标注文件的每一行代表一个图像，行号与图像编号对应，每行内容包括该图像拍摄时机器人所处的场景和图像的内容，图像的内容用于显示图像是什么物体或者什么地点；

步骤2，构建分层词汇树；

步骤2.1，利用OpenCV2.4.4中的GoodFeatureToTrack检测子获得图像集P中每帧图像的特征点集合，利用OpenCV2.4.4中的SIFT描述子对特征点进行描述获得特征向量集合；

步骤2.2，利用开源库VLFeat0.9.17中C语言接口的层次化整数类型K-Means聚类模块构建多层词汇树，对图像集合的特征向量集合进行训练，得到一棵多层词汇树T；

步骤3，构建多层语义地图中的知识拓扑层，为知识拓扑层赋予知识；

知识的定义格式为：源语义关联目的语义；

其中，语义和关联所表达的知识在计算机中以有向图的方式表示和存储，源语义位于有向图的源节点，目的语义位于有向图的目的节点，关联位于源节点和目的节点之间的有向边，有向图采用邻接表的方式存储；

步骤4，构建多层语义地图中的场景拓扑层；

步骤5，构建多层语义地图中的地点拓扑层。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉内容的多层语义地图的创建方法，其特征在于，步骤2.2构建的所述多层词汇树的分支数为10，层数为4。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉内容的多层语义地图的创建方法，其特征在于，步骤4所述场景拓扑层采用无向图表示，在计算机中采用邻接表的方式存储；构建场景拓扑层的方法如下：

（1）从步骤1形成的标注文件中依次取一帧图像和其所属的场景；

（2）如果是第一帧图像，则在场景拓扑层加入第一帧图像所在的场景节点；

（3）如果不是第一帧图像，且当前图像的场景和前一个插入到场景拓扑层中的节点的场景不相同，则查询已经构建的场景拓扑层节点中是否有当前图像的场景，如果没有，则在场景拓扑层中插入当前图像的场景节点，并与前一个插入到场景拓扑层中的节点互连；如果有，则查看该图像场景节点和前一个插入到场景拓扑层中的节点是否已经互连，若没有互连，则为两个场景节点添加一条边；

（4）如果不是第一帧图像，且该图像的场景和前一个插入到场景拓扑层中的节点的场景相同，则从标注文件取下一帧图像标注，重复步骤（1）～（4），直到处理完标注文件中的所有图像。