(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221090802 9.4 (22)申请日 2022.07.29 (71)申请人 江西科骏实业有限公司 地址 330103 江西省南昌市新建区长堎镇 子实路1589号2栋 (72)发明人 高跃　刘小兰　黄晋　肖罡　 杨钦文　万可谦　魏志宇　 (74)专利代理 机构 湖南兆弘专利事务所(普通 合伙) 43008 专利代理师 谭武艺 (51)Int.Cl. G06T 17/10(2006.01) G06V 10/77(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种地铁站内部环境布置预测和白模采集 方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种地铁站内部环境布置预 测和白模采集方法及系统， 本发 明地铁站内部环 境布置预测和白模采集方法包括： 在目标位置采 集图像和点 云； 将图像输入预先训练好的卷积神 经网络模型以获得空间布局三维白模； 将点云和 所述空间布局三维白模融合得到目标位置的局 部三维白模； 其中卷积神经网络模 型包括特征提 取网络、 上采样融合网络和布局预测 网络。 本发 明针对当前SLAM类采集方案中会产生的大量白 模空洞的缺点， 采用基于图像进行基础白模构建 并与采集到的点云进行融合的方式进行三维白 模构建， 由于基础白模由图像自动生成， 因此也 解决了手工白模构建中人力和时间成本过高的 缺陷。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115187743 A 2022.10.14 CN 115187743 A 1.一种地铁站内部环境布置预测 和白模采集方法， 其特 征在于， 包括： S1， 在目标位置采集图像和点云； S2， 将图像输入预 先训练好的卷积神经网络模型以获得空间布局三维白模； S3， 将点云和所述空间布局三维白模融合得到目标位置的局部三维白模。 2.根据权利要求1所述的地铁站内部环境布置预测和白模采集方法， 其特征在于， 步骤 S2中的卷积神经网络模型包括： 特征提取网络， 用于对图像进行 特征提取得到特征向量； 上采样融合网络， 用于对特 征向量进行 上采样融合得到融合特 征； 布局预测网络， 用于对融合特 征进行布局预测得到空间布局三维白模； 所述特征提取网络、 上采样融合网络以及布局预测网络依次相连。 3.根据权利要求2所述的地铁站内部环境布置预测和白模采集方法， 其特征在于， 所述 特征提取网络包括编码器和解码 器， 所述编码器和解码 器均包括堆叠布置的用于得到不同 尺寸的特征图的多个卷积层， 且所述编码器和 解码器的堆叠方向相反， 且编码器中任意卷 积层的输出通过曼哈顿霍夫变换、 卷积后作为解码器中相同尺寸的卷积层的输入； 最终通 过解码器的最后一个卷积层输出三个尺寸 为128×1的特征向量。 4.根据权利要求3所述的地铁站内部环境布置预测和白模采集方法， 其特征在于， 所述 上采样融合网络对特征向量进行上采样融合得到融合特征包括： 将3个尺寸为128 ×1的特 征向量在第一个维度上分别叠加4次， 获得3个尺寸为512 ×1的特征向量； 将3个尺寸为512 ×1的特征向量在第二个维度上进行复制， 获得3个尺度为512 ×1024的特 征向量。 5.根据权利要求4所述的地铁站内部环境布置预测和白模采集方法， 其特征在于， 所述 布局预测网络对融合特征进行布局预测得到空间布局 三维白模包括： 将获得 的3个尺度为 512×1024的特征向量进行叠加得到尺寸为512 ×1024×3的特征图， 在将叠加得到尺寸为 512×1024×3的特征图经过三层等尺寸卷积获得尺寸为512 ×1024×3的输出三维模型以 作为布局预测得到空间布局三维白模， 该输出三 维模型包含512 ×1024个顶点， 每个顶点的 3维特征表示该顶点的空间坐标值(x,y,z)。 6.根据权利要求5所述的地铁站内部环境布置预测和白模采集方法， 其特征在于， 步骤 S1之前还包括对卷积神经网络模型进 行训练的步骤， 且训练卷积神经网络模型时采用的损 失函数的函数表达式为： 上式中， 表示损失函数， X表示输出三维模型中的线、 X*表示输出三维模型中 的线对应的样本真值， xi表示线X的第i个点， 表示线X对应的样本真值X*的第i个点。 7.根据权利要求1所述的地铁站内部环境布置预测和白模采集方法， 其特征在于， 步骤 S3之后还包括： 将局部三维白模增加到当前的全局三维白模中以得到新的全局三维白模； 然后判断地铁站内部是否仍有尚未采集的位置， 若地铁站内部仍有尚未采集的位置， 则移 动到地铁站内部新的目标位置， 然后跳转 步骤S1。 8.根据权利要求7所述的地铁站内部环境布置预测和白模采集方法， 其特征在于， 所述 将局部三 维白模增加到 当前的全局三 维白模中以得到新的全局三 维白模时， 记新生成的局 部三维模型尺寸为M ×3， M表示新生成的局部三 维模型的顶点数， 记当前的全局三 维白模尺权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115187743 A 2寸为N×3， N表示当前的全局三 维白模的顶 点数， 所述将局部三 维白模增加到 当前的全局三 维白模中指将全局三 维模型N×3和局部三 维模型M×3进行叠加以得到新的全局三 维白模， 且获得新的新的全局三维白模的尺寸 为(N+M)×3。 9.一种地铁站内部环境布置预测和白模采集系统， 包括相互连接的微处理器和存储 器， 其特征在于， 所述微处理器被编程或配置以执行权利要求1～8 中任意一项所述地铁站 内部环境布置预测 和白模采集方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序， 其特征 在于， 所述计算机程序用于被微处理器编程或配置以执行权利要求 1～8中任意一项 所述地 铁站内部环境布置预测 和白模采集方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115187743 A 3