[发明专利]一种基于概率模型的公寓三维物体布局生成方法

说明书

本发明中提出的一种基于概率模型的公寓三维物体布局生成方法，其主要内容包括：房间建模、布局生成过程、模式获取、布局推理，其过程为，先从数据集中采集房间布局的各项数据，然后建立一个房间布局的有向图模型，并生成房间布局，接着利用狄利克雷过程混合模型从布局中获取常见的模式，最后利用获取到的模式和物体之间的支持关系推理出新的更逼真的布局。本发明解决了以往无法生成整个房间布局以及物体相互关系薄弱的问题，能够捕获物体之间丰富的空间关系，包括支持关系和经常出现的模式，还能生成整个房间的布局并且推理出新的逼真可靠的房间布局。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，尤其是涉及了一种基于概率模型的公寓三维物体布局生成方法。

背景技术

近年来室内场景的视觉任务受到了极大的关注，其中包括2D/3D的对象检测、语义和实例分割、房间布局估计、立体语义分割、深度预测以及即时定位与地图构建(SLAM)，而所有这些任务的关键是通过推理整个场景3D几何结构和布局，从而对场景有了更好的理解，并极大地减少了2D视觉信号的模糊性。公寓三维物体的布局生成的主要应用是将大量的公寓布局数据转化为计算机数据，从而能够对公寓的房间布局和室内物品进行统计和处理；还能进行智能的公寓设计，通过学习人类设计师的布局习惯设计出更宜居的公寓类型；此外，布局推理的方法还可以通过生成包含人类设计者知识的合成数据，增加用于鉴别方法的训练集。然而，以往的空间布局生成方法都无法生成整个房间的布局，也无法捕捉到物体之间的相互关系。

本发明提出了一种基于概率模型的公寓三维物体布局生成方法，先从数据集中采集房间布局的各项数据，然后建立一个房间布局的有向图模型，并生成房间布局，接着利用狄利克雷过程混合模型从布局中获取常见的模式，最后利用获取到的模式和物体之间的支持关系推理出新的更逼真的布局。本发明解决了以往无法生成整个房间布局以及物体相互关系薄弱的问题，能够捕获物体之间丰富的空间关系，包括支持关系和经常出现的模式，还能生成整个房间的布局并且推理出新的逼真可靠的房间布局。

发明内容

针对以往无法生成整个房间布局以及物体相互关系薄弱的问题，本发明的目的在于提供一种基于概率模型的公寓三维物体布局生成方法，先从数据集中采集房间布局的各项数据，然后建立一个房间布局的有向图模型，并生成房间布局，接着利用狄利克雷过程混合模型从布局中获取常见的模式，最后利用获取到的模式和物体之间的支持关系推理出新的更逼真的布局。

为解决上述问题，本发明提供一种基于概率模型的公寓三维物体布局生成方法，其主要内容包括：

(一)房间建模；

(二)布局生成过程；

(三)模式获取；

(四)布局推理。

其中，所述的房间建模，是通过对一个公寓布局数据集进行讨论，进而解析房间的构成，建立一个有向图模型，然后用模型定义的生成过程来描述这个有向图模型，其中参考的公寓布局数据集包含45000个人类设计的公寓布局，每个布局被人工验证过是合理的，而且平均每套公寓有8.1个房间，大多数都有房间类型的标注，如厨房或浴室；这些公寓是用一个在线工具设计的，每个公寓都包含179个对象类，总共约有2500个计算机辅助设计(CAD)模型以及450万个对象实例，每一个对象实例都包含一个参考CAD模型以及它在房间中的位置和旋转角度。