Den senaste utvecklingen inom laserskanningssystem har väckt stort intresse för inomhusmodellering. Semantiskt rika inomhusmodeller krävs inom många områden. Trots den snabba utvecklingen av 3D inomhusrekonstruktionsmetoder för att bygga interiörer från punktmoln, är inomhusrekonstruktionen av flerrumsmiljöer med böjda väggar fortfarande inte löst. I denna studie föreslogs en ny metod för rak och krökt linjespårning följt av ett rät linjetest. Robusta parametrar används, och en ny straight linje legalisering metod uppnås med hjälp av begränsade minst kvadrater. Metoden konstruerar ett cellkomplex med både raka linjer och böjda linjer, och inomhusrekonstruktionen omvandlas till ett märkningsproblem som är löst baserat på en ny Markov Random Field formulering. Den optimala märkningen hittas genom att minimera en energifunktion genom att tillämpa en minimal graf skär tillvägagångssätt. Detaljerade experiment har genomförts och resultaten tyder på att den föreslagna metoden är väl lämpad för 3D inomhusmodellering i inomhusmiljöer i flera rum med böjda väggar. , rekonstruktionen av böjda väggar i flerrumsmiljöer är fortfarande inte löst. Många verk har utnyttjat Manhattanvärldens (MW) antagande [4], som gäller för många inomhusscener som innehåller konstgjorda arkitektoniska strukturer. MW antagandet förutsätter att de flesta konstgjorda strukturer kan approximeras av plana ytor som är parallella med ett av de tre huvudsakliga planen i ett gemensamt ortogonalt koordinatsystem. Det är uppenbart att MW-förutsättningen inte är lämplig för inomhusutrymmen med böjda väggar. En direkt metod för att adressera böjda väggar är att använda styckvis raka linjer för att ungefärlig en böjd linje [5, 6], men denna metod är inte alltid lämplig av följande två skäl. Å ena sidan, användningen av några bitvis raka linjer för att ungefärlig en böjd linje kommer att leda till en omständlig gräns av rum [5]. Å andra sidan, användningen av alltför många styckvis raka linjer kommer att leda alltför många små celler i cellkomplexet. Det är svårt att ordna en etikett till sådana små celler. Dessutom är det inte trivialt att upptäcka böjda ytväggar i inomhusmiljöer med flera rum [7, 8]. Även om skivor ofta används för att förenkla detektionsarbetet, är upptäckta böjda linjer ofta utspridda och sönderdelade i bitar och varierar i längd, vilket inte är lämpligt för modelleringsproblem. Det är också svårt att upptäcka raka och böjda linjer separat, särskilt när det gäller bullriga punktmoln. I detta arbete föreslogs en ny rak och krökt linjespårningsmetod med ett rät linjetest för att upptäcka raka och krökta väggar. Robusta parametrar används, och en ny straight linje legalisering metod uppnås genom att använda begränsade minst kvadrater. Rumsutrymme sönderdelning med böjda väggar är gjutet som ett energiminimeringsproblem som delar upp inomhusutrymmet i separata semantiska enheter. En ny formulering av Markov Random Field (MRF) föreslås, och energifunktionen minimeras effektivt med hjälp av en befintlig grafskärningsmetod. Den föreslagna metoden utförs utan förkunskaper om synpunkter, och den är inte begränsad till det starka antagandet om MW. Antagandet av denna studie är att golv och tak är horisontella och väggar är ortogonala till golvet. Resten av detta dokument är organiserat enligt följande. Viktiga besläktade verk introduceras i Avsnitt 2. Den semantiska definitionen av inomhusutrymmen, strukturella begränsningar och den föreslagna metoden beskrivs i avsnitt 3. Experiment och diskussion presenteras i avsnitt 4. Slutligen dras slutsatser i avsnitt 5. Indoor Rekonstruktionsmetoden kan klassificeras som en strukturell elementextraktionsmetod och en rumsnedbrytningsbaserad metod. Den tidigare forskningen försöker klassificera punktmolnet av inomhusscener och extrahera strukturella element. En metod för planar 3D-modellering av byggnadsinteriörer från punktmoln föreslogs i [9]. Denna metod delar in inomhuspunkter i tak, golv, väggar och andra små arkitektoniska strukturer enligt den normalt beräknade huvudkomponentanalysen (PCA) algoritm, och slumpmässig samsyn (RANSAC) används för att passa de upptäckta planar primitiva. Dessutom modellerades framför allt plana ytor, såsom väggar, golv och tak [10], trots förekomsten av betydande skräp och ocklusion, som ofta förekommer i naturliga inomhusmiljöer. Shi och Al. [11] föreslog en semantisk geometrisk modelleringsmetod för att rekonstruera 3D-byggnadsmodeller med semantisk information från det ostrukturerade 3D-punktmolnet. Metoden gör det möjligt att exakt upptäcka väggytor. De strukturella extraktionsmetoderna för byggnadsstrukturelement kan inte konstruera kompletta väggytor på grund av saknade data och förekomst av ocklusion i skannade punktmoln. På så sätt utnyttjar den rumsnedbrytningsbaserade metoden tidigare kunskap om byggnadsstrukturer för att uppnå robusthet och omvandla scenrekonstruktionen till ett rumsnedbrytningsproblem inomhus. Genom att initiera domänen av punktmolnen i XOY-planet, k-medoiderna algoritmen applicerades på kluster subsampled pixlar [12], och rum segmentering formulerades sedan som ett kluster problem. Previtali m.fl. [4] föreslog en automatisk metod för modellering av MW inomhus från ockluded
REF föreslås för att upptäcka rum i ett cellkomplex av skärande linjer genom en energiminimeringsmetod.
Automatic Indoor Reconstruction from Point Clouds in Multi-room Environments with Curved Walls
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}