[发明专利]三维场景建模方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请公开了一种三维场景建模方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述三维场景建模方法包括：获取目标三维场景的全局三维地图以及至少一张二维场景图；根据全局三维地图对各二维场景图进行重定位，确定各二维场景图中二维特征点与全局三维地图中三维地图点之间的位置映射关系；将各二维场景图转换为图像嵌入向量，依据各图像嵌入向量对各二维场景图进行聚类，构建各二维场景图共同对应的目标图像检索树；依据目标图像检索树和位置映射关系，将全局三维地图划分为各局部三维地图；根据目标图像检索树和各局部三维地图，定位目标三维场景下的二维场景图，以对目标三维场景进行三维场景建模。本申请解决了利用三维场景建模实时性差的技术问题。

技术领域

本申请涉及三维建模技术领域，尤其涉及一种三维场景建模方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

目前在进行三维场景建模时，通常是先采集离线场景数据，然后依据离线场景数据完成三维场景重建，得到重建模型，而在重建模型中进行位置定位时，需要将当前特征点的描述子与重建模型中所有特征点的描述子进行比对，从而完成特征点的位置定位，但是当实际场景较大时，重建模型中特征点的数量较多，因此使用重建模型进行特征点位置定位所消耗的时间较多，无法满足三维场景建模的实时性要求。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种三维场景建模方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在解决利用三维场景建模实时性差的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种三维场景建模方法，所述三维场景建模方法包括：

获取目标三维场景的全局三维地图以及至少一张二维场景图；

根据所述全局三维地图对各所述二维场景图进行重定位，确定各所述二维场景图中二维特征点与所述全局三维地图中三维地图点之间的位置映射关系；

将各所述二维场景图转换为对应的图像嵌入向量，依据各所述图像嵌入向量对各所述二维场景图进行聚类，构建各所述二维场景图共同对应的目标图像检索树；

依据所述目标图像检索树和所述位置映射关系，将所述全局三维地图划分为各局部三维地图；

根据所述目标图像检索树和各所述局部三维地图，定位所述目标三维场景下的二维场景图，以对所述目标三维场景进行三维场景建模。

可选地，所述目标图像检索树至少包括根节点，所述根节点对应各所述二维场景图，所述依据各所述图像嵌入向量对各所述二维场景图进行聚类，构建各所述二维场景图共同对应的目标图像检索树的步骤包括：

依据各所述图像嵌入向量，对所述根节点对应的所有二维场景图进行聚类，得到至少一个第一图像聚类类别；

根据各所述第一图像聚类类别，分裂所述根节点，得到至少一个子节点，其中，所述子节点与所述第一图像聚类类别相对应；

依据所述子节点对应的各图像嵌入向量，对所述子节点对应的所有二维场景图进行聚类，得到至少一个第二图像聚类类别；

根据各所述第二图像聚类类别，判断所述子节点是否满足预设节点分裂条件；

若所述子节点满足预设节点分裂条件，则继续分裂所述子节点，直至分裂得到的子节点不满足预设节点分裂条件，得到所述目标图像检索树。

可选地，所述依据各所述图像嵌入向量，对所述根节点对应的所有二维场景图进行聚类，得到至少一个第一图像聚类类别的步骤包括：

依据各所述二维场景图的采集时序信息，将各所述二维场景图划分为至少一个图像分类类别；

依据各所述图像嵌入向量，计算所述图像分类类别对应的图像类别中心；

根据各所述图像嵌入向量与所述图像类别中心之间的距离，对各所述二维场景图进行聚类，得到至少一个图像聚类类别。