Abstrakt. Det ultimata målet med denna inomhus kartering forskning är att automatiskt rekonstruera en planlösning helt enkelt genom att gå genom ett hus med en smartphone i en ficka. Detta papper tar itu med detta problem genom att föreslå FloorNet, en ny djup neural arkitektur. Utmaningen ligger i bearbetningen av RGBD-strömmar som spänner över ett stort 3D-utrymme. FloorNet bearbetar effektivt data genom tre neurala nätverk grenar: 1) PointNet med 3D-poäng, utnyttja 3D-information; 2) CNN med en 2D-punkt densitet bild i en top-down-vy, förbättra den lokala rumsliga resonemang; och 3) CNN med RGB-bilder, utnyttja den fullständiga bildinformationen. FloorNet utbyter mellanfunktioner över grenarna för att utnyttja det bästa av alla arkitekturer. Vi har skapat ett riktmärke för planlösning genom att förvärva RGBD-videoströmmar för 155 bostadshus eller lägenheter med Google Tango-telefoner och kommentera fullständig golvplansinformation. Våra kvalitativa och kvantitativa utvärderingar visar att sammanslagningen av tre grenar effektivt förbättrar återuppbyggnadens kvalitet. Vi hoppas att dokumentet tillsammans med riktmärket kommer att vara ett viktigt steg mot att lösa ett utmanande återuppbyggnadsproblem för vektorgrafiker. Kod och data finns på https://github.com/art-programmer/FloorNet.
För planlösningsuppgiften tillhandahåller FloorNet REF riktmärket med fullständiga planritningar och motsvarande RGBD-videor från smartphones för 155 bostäder.
FloorNet: A Unified Framework for Floorplan Reconstruction from 3D Scans
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}