: Översikt över vår pipeline: från indata skannar vi upptäcka planar fläckar som sannolikt hör till väggar (a); från dessa bygger vi en 2D cell komplex av golvplanen, som sedan segmenteras i enskilda rum (b); slutligen, 3D-modellen av varje rum rekonstrueras (c). Behovet av metoder för att utvinna semantiskt rika 3D-modeller av byggnadsinteriör växer sig starkare inom arkitektur och ingenjörskonst. Särskilt intressant är problemet med att rekonstruera den arkitektoniska strukturen i miljöer, med fokus på permanenta strukturer som väggar, tak och golv. Nya framsteg inom teknik för 3D-förvärv (t.ex. laserskanning) möjliggör snabb och noggrann produktion av råa mätningar, men rekonstruktionen av modeller på högre nivå försvåras av ett antal faktorer. För det första, inomhusmiljöer innehåller höga nivåer av skräp, vilket resulterar i tunga ocklusioner av väggar och andra strukturer av intresse under förvärvet. För det andra innehåller skannade modeller vanligtvis storskaliga artefakter som kommer från mycket reflekterande ytor (t.ex. fönster) ofta närvarande i sådana scener. Slutligen, att skapa strukturerade 3D-modeller av typiska interiöra miljöer, såsom lägenheter och kontorsbyggnader, innebär utmaningen att erkänna deras struktur i form av en uppsättning av enskilda rum och korridorer. För att ta itu med dessa punkter införde vi en rörledning [Mura et al. 2014] för att rekonstruera den arkitektoniska modellen av en inomhusmiljö från en uppsättning 3D indata skannar. Metoden är robust för att skräpa och kan extrahera formen av de enskilda rummen i miljön, som representerar var och en av dem som en polyhedron. De antaganden som gjorts är att skannerns positioner är kända och att miljön är bunden av vertikala väggar och av horisontella tak av samma höjd. Vår rörledning (visuellt sammanfattad i bild 1 ) består av tre huvudsakliga bearbetningssteg, som kan sammanfattas enligt följande. (a) Occlusion-medveten val av kandidat vägg fläckar. Från uppsättningen av inmatningspunkt moln vi extrahera planar patchar genom att tillämpa en enkel region växande förfarande. Vi uppskattar höjden på golvet och taket genom att hitta plana fläckar som har, respektive minimala och maximala vertikala koordinater. Bra kandidater för väggkonstruktioner beräknas genom att välja de fläckar som är vertikala och spänner en vertikal omfattning nästan lika med höjdskillnaden mellan tak och golv. För att uppnå robusthet att betrakta ocklusioner, när du beräknar den vertikala omfattningen av en patch tar vi också hänsyn till skuggorna som kastas på den av eventuella ockluders, det vill säga andra patcher placeras mellan patchen beaktas och den scan position från vilken den förvärvades. Denna al-lows för att återställa den fria vertikala utsträckningen av de vertikala fläckarna. b) Automatisk extraktion av enskilda rum. De (3D) kandidat vägg fläckar som valts i a) projiceras på det horisontella planet, erhålla en uppsättning 2D-linjesegment. Vi slår samman segment som ligger nära varandra med hjälp av medelskiftande klusteralgoritm; den uppsättning representativa linjer som motsvarar de erhållna klusteren används för att bygga ett 2D-cellskomplex (dvs. ett arrangemang av linjer) som motsvarar miljöns planlösning. Uppsättningen av celler i komplexet klustras sedan av iterativt tillämpa en binär version av k-medoid algoritmen (med k = 2). Genom att dra nytta av de kända positionerna i scanpoints, denna process extraherar ett rum efter ett annat och stannar automatiskt när alla rum har hittats. Klustret drivs av spridningsavstånd mellan cellerna i komplexet, som beräknas genom att tillämpa en robust värmespridningsprocess på själva komplexet. c) Återuppbyggnad av de slutliga rumsmodellerna. De kluster av 2D celler som erhålls i (b) motsvarar rummen i miljön; i detta steg, varje kluster omvandlas till en 3D polyhedron. För att göra detta, kanterna på gränsen till varje rum kluster extraheras; sedan 3D väggplan som motsvarar sådana gränskanter beräknas, genom att kraftfullt montera ett plan till 3D-punkterna i kandidatväggen fläckar som härrörde från varje segment. För varje rum erhålls den slutliga polyhedronen genom skärning av 3D-gränsens väggplan och tak- och golvplan (extraherade i a). Vår pipeline har framgångsrikt validerats genom att testa den på ett antal verkliga och syntetiska dataset. Vi ser vårt arbete som ett första steg mot att gå bortom den enkla geometriska rekonstruktionen för att ta fram information på högre nivå om inomhusmiljöer.
Till exempel Mura et al. REF projicerar sina upptäckta väggsegment på ett 2D-plan och grupperar dem därefter.
Automatic Room Detection and Reconstruction in Cluttered Indoor Environments with Complex Room Layouts
{'venue': 'Comput. Graph.', 'journal': 'Comput. Graph.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}