[发明专利]基于视觉识别的室内地图基础数据生成方法

权利要求书

1.基于视觉识别的室内地图基础数据生成方法，其特征在于：

所述数据生成方法包括如下步骤：

步骤1，管理员通过管理端上传室内地图至服务器，并对室内地图进行数据归一化处理；

步骤2，所述服务器包括AI服务器、业务服务器和应用层，AI服务器调用AI识别算法识别上传的室内地图中的道路和室内部件，室内部件包括墙、隔间等，对识别出的道路进行Mask掩模数据的生成，室内部件生成中间部件，在道路掩膜生成过程中形成非通路的闭环区域，这些区域在掩膜中交叉删除，从而让道路掩膜仅包含道路通路精确避开室内部件所在的区域；业务服务器将Mask掩模数据转换为点阵数据并储存；

步骤4，用户终端加载室内地图，加载道路Mask掩模数据，加载点位数据，加载墙、隔间等室内部件数据；

步骤5，用户选择导航目的地；

步骤6，用户终端调用服务器中的应用层，应用层根据当前点位数据、目的地点位数据和道路数据通过Floyd路径算法计算最短路径；

步骤7，用户终端根据最短路径生成有向引导线，并将有向引导线与室内地图合并显示，完成室内地图数据的生成。

2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的室内地图基础数据生成方法，其特征在于：用户终端和服务器之间的交互采用C/S客户端-服务器架构；架构中服务器后台共用AI服务器和业务服务器，用户终端由Android形成界面显示与用户交互。

3.根据权利要求2所述的基于视觉识别的室内地图基础数据生成方法，其特征在于：服务器与作为用户终端的Android端通讯协议选用物联网IoT轻量级协议MQTT。

4.根据权利要求1所述的基于视觉识别的室内地图基础数据生成方法，其特征在于：管理端采用B/S浏览器-服务器架构，架构中服务器后台共用AI服务器和业务服务器，管理端通过浏览器提供界面并实现操作。

5.根据权利要求4所述的基于视觉识别的室内地图基础数据生成方法，其特征在于：管理端使用Http和Https协议提供基于Web浏览器的管理操作界面。

6.根据权利要求1所述的基于视觉识别的室内地图基础数据生成方法，其特征在于：步骤2中，AI服务器返回识别道路的Mask掩模数据格式为Json，协议为http。

7.根据权利要求1所述的基于视觉识别的室内地图基础数据生成方法，其特征在于：所述AI识别算法架构于AI服务器，对于地图中物件进行AI识别，业务云服务器中架构OpenCV，进行AI识别算法后的数据提取，Floyd路径算法架构于应用层，进行基于识别出的道路数据的路径规划。

8. 根据权利要求1所述的基于视觉识别的室内地图基础数据生成方法，其特征在于：AI服务器选用Nvidia GPU GTX1060、算力6.0以上计算板，AI服务器中，对AI识别算法进行训练以保证其识别效果。

9.根据权利要求1所述的基于视觉识别的室内地图基础数据生成方法，其特征在于：所述AI识别算法选用两种VGG16和Unet；VGG16用于对图像中的物件进行分类，分类标准为二分类，即道路和室内部件，根据训练集中的道路和室内部件训练出分拣成功率大于95%的二分类分拣器；Unet用于对道路进行Mask掩模数据的生成。