CN112819969B - 虚拟场景路径的生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
虚拟场景路径的生成方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112819969B CN112819969B CN202110173577.2A CN202110173577A CN112819969B CN 112819969 B CN112819969 B CN 112819969B CN 202110173577 A CN202110173577 A CN 202110173577A CN 112819969 B CN112819969 B CN 112819969B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- path
- anchor point
- processing
- virtual scene
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 84
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 6
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 14
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000005034 decoration Methods 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本申请实施例提供一种虚拟场景路径的生成方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取虚拟场景数据；对所述虚拟场景数据进行处理，获得地图数据；根据所述地图数据获得锚点数据和路径数据；对所述锚点数据和所述路径数据进行处理，获得锚点关系数据；对所述锚点关系数据进行处理，生成所述虚拟场景路径。实施本申请实施例，可以自动生成漫游锚点和漫游虚拟场景路径，可以大大提高效率，减少一些重复性的工作，改善了生成的虚拟场景路径存在衔接性不好或者卡顿的现象，同时可以节约成本和时间。
Description
技术领域
本申请涉及虚拟现实技术领域，具体而言，涉及一种虚拟场景路径的生成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
虚拟现实技术(Virtual Reality，VR)是仿真技术与计算机图形学、人机接口技术、多媒体技术、传感技术、网络技术、等多种技术的集合，涉及前沿学科和研究领域，具有广泛的应用前景。VR不仅可以用于房地产线上销售，还可用于商超线上销售场景，还有博物馆、公园、美术馆等线上观看场景等。
在制作虚拟现实全景图时有一个必不可少的步骤，就是添加各空间移动的锚点，但是目前大多数做法都是手动添加，然后用户在浏览或者设计时，需要手动点击各个锚点，才能实现场景切换。
目前大多数虚拟现实技术采用遗传算法或者八叉树算法等，这些算法需要基于一些规则或者启发式搜索算法求解出锚点，这往往会造成衔接性不好，造成漫游场景时卡顿等现象，不够流畅且需要做很多重复的工作，费时费力效率低下，用户体验效果也比较差。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种虚拟场景路径的生成方法、装置、电子设备及存储介质，可以自动生成漫游锚点和漫游虚拟场景路径，可以大大提高效率，减少一些重复性的工作，改善了生成的虚拟场景路径存在衔接性不好或者卡顿的现象，同时可以节约成本和时间。
第一方面，提供了一种虚拟场景路径的生成方法，所述方法包括：
获取虚拟场景数据；
对所述虚拟场景数据进行处理，获得地图数据；
根据所述地图数据获得锚点数据和路径数据；
对所述锚点数据和所述路径数据进行处理，获得锚点关系数据；
对所述锚点关系数据进行处理，生成所述虚拟场景路径。
在上述实现过程中，获取虚拟场景数据，经过数据处理等过程生成虚拟场景路径，减少一些重复性的工作，提高了处理效率，也解决了卡顿现象，节约了成本和时间。
进一步地，所述虚拟场景数据进行处理，获得地图数据的步骤，包括：
对所述虚拟场景数据进行解析，获得位置数据；
根据位置数据生成所述地图数据。
在上述实现过程中，对虚拟场景数据进行解析之后可以获得位置数据，位置数据包括场景各个区域的轮廓信息和场景中各个要素的位置信息，根据位置数据生成地图数据，可以准确反应出虚拟场景中的各个区域的大小以及空间位置，以及场景中各个要素的位置。
进一步地，所述根据地图数据获得锚点数据和路径数据的步骤，包括：将地图数据输入网络模型，生成所述锚点数据和所述路径数据。
在上述实现过程中，以地图数据作为网络模型的输入，输出为锚点数据和路径数据，网络模型在经过训练之后，可以精确地输出地图中的锚点和路径，减少重复性工作，为后续生成路径提供数据基础，鲁棒性更高。
进一步地，所述锚点数据和所述路径数据进行处理，获得锚点关系数据的步骤，包括：
对所述锚点数据进行处理，获得锚点坐标数据；
对所述路径数据进行处理，获得关键点坐标数据，所述关键点坐标数据包括交点数据和端点数据；
将所述锚点坐标数据、所述交点数据和所述端点数据进行处理，获得所述锚点关系数据。
在上述实现过程中，分别对锚点数据和路径数据进行处理，得到锚点坐标数据、交点数据和端点数据，将交点数据和端点数据加入坐标数据进行处理，得到所有锚点之间两两关系，即锚点关系数据，节约空间成本。
进一步地，所述锚点关系数据进行处理，生成所述虚拟场景路径的步骤，包括：
获取所述锚点关系数据中的主线数据；
对所述主线数据进行处理，获得主线路径数据；
获取所述锚点关系数据中的分支数据；
对所述分支数据进行处理，获得分支路径数据；
将所述主线路径数据和所述分支路径数据进行合并处理，生成所述虚拟场景路径。
在上述实现过程中，先分别获得主线路径数据和分支路径数据，将两个数据合并处理得到虚拟场景路径，这样生成的虚拟场景路径包含了所有路径，更加准确。
第二方面，本申请实施例还提供了一种虚拟场景路径的生成装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取虚拟场景数据；
地图数据生成模块，用于对所述虚拟场景数据进行处理，获得地图数据；
锚点数据生成模块，用于根据所述地图数据获得锚点数据和路径数据；
锚点关系数据生成模块，用于对所述锚点数据和所述路径数据进行处理，获得锚点关系数据；
路径生成模块，用于对所述锚点关系数据进行处理，生成所述虚拟场景路径。
在上述实现过程中，各个模块之间相互关联，将数据一层层处理，最终得到虚拟场景路径，形成一个完整的装置，减少一些重复性的工作，提高了处理效率，也解决了卡顿现象，节约了成本和时间。
进一步地，所述锚点关系数据生成模块包括：
锚点数据处理单元，用于对所述锚点数据进行处理，获得锚点坐标数据；
路径数据处理单元，用于对所述路径数据进行处理，获得关键点坐标数据，所述关键点坐标数据包括交点数据和端点数据；
锚点关系数据处理单元，用于将所述锚点坐标数据、所述交点数据和所述端点数据进行处理，获得所述锚点关系数据。
进一步地，所述路径生成模块包括：
主线数据获取单元，用于获取所述锚点关系数据中的主线数据；
主线数据处理单元，用于对所述主线数据进行处理，获得主线路径数据；
分支数据获取单元，用于获取所述锚点关系数据中的分支数据；
分支数据处理单元，用于对所述分支数据进行处理，获得分支路径数据；
路径生成单元，用于将所述主线路径数据和所述分支路径数据进行合并处理，生成所述虚拟场景路径。
第三方面，本申请实施例提供的一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供的一种存储介质，所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
第五方面，本申请实施例提供的一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
并可依照说明书的内容予以实施，以下以本申请的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的虚拟场景路径的生成方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的方法所生成的虚拟场景路径的效果示意图；
图3为本申请实施例提供的虚拟场景路径的生成装置的结构组成示意图；
图4为本申请实施例提供电子设备的结构组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
可选地，本申请以各个实施例的执行主体为计算机为例进行说明，且只针对本申请有效。本实施例对编译主题两方有特定要求，但对计算机设备类型不做具体要求。
实施例一
本申请实施例提供了一种虚拟场景路径的生成方法，如图1所示，该方法包括：
S1，获取虚拟场景数据；
S2，对虚拟场景数据进行处理，获得地图数据；
S3，根据地图数据获得锚点数据和路径数据；
S4，对锚点数据和路径数据进行处理，获得锚点关系数据；
S5，对锚点关系数据进行处理，生成虚拟场景路径。
在S1中，获取虚拟场景数据。
获取设计方案中的数字化虚拟场景数据，示例性地，可以是全屋设计方案，用于装修房屋时的虚拟场景，获取全屋装修设计方案中的虚拟场景数据。本申请实施例方法不仅可以用于泛家居领域，还可以用于虚拟工厂漫游、虚拟博物馆漫游、商超线上销售场景，及公园、美术馆等线上观看场景等。
在S2中，对虚拟场景数据进行处理，获得地图数据。
具体地，S2进一步包括：
对虚拟场景数据进行解析，获得位置数据；
根据位置数据生成地图数据。
解析全屋虚拟场景数据，可以获得位置数据，位置数据包括场景中各个区域的轮廓信息和场景中各个要素的位置信息，如所有房间的轮廓信息，房间所有家具的位置信息，以及门窗位置信息，根据位置数据生成地图数据，例如，本实施例中，不可通行的区域像素值为0，可通行的区域像素值为255，家具位置信息为100，可以准确反应出虚拟场景中的各个区域的大小以及空间位置，以及场景中各个要素的位置。
在S3中，根据地图数据获得锚点数据和路径数据。
具体地，将地图数据输入网络模型，生成锚点数据和路径数据。
本实施例采用Unet网络，首先需要对Unet网络进行训练，训练前需要利用人工标注已经获取到的锚点数据和路径数据，标注时，尽量将锚点数据标注在整个空间的中间位置和转折位置，并且要保证锚点之间可以相互衔接。路径数据则需要按照行走习惯，连接相应的锚点，生成一条路径。
在训练过程中，网络的输入为标注好的锚点数据和路径数据，输出为两通道图片，其中一个通道为锚点数据通道，存在锚点的位置像素值为1，不存在锚点的位置像素值为0，另外一个通道为路径数据通道，存在路径的位置像素值为1，不存在路径的位置像素值为0。
训练完成之后，在Unet网络输入地图数据，便可以输出生成的锚点数据和路径数据。在本实施例方法中，标注了1100份数据，用作训练Unet网络，训练的准确率为98％。
在S4中，对锚点数据和路径数据进行处理，获得锚点关系数据。
具体地，S4进一步包括：
对锚点数据进行处理，获得锚点坐标数据；
对路径数据进行处理，获得关键点坐标数据，关键点坐标数据包括交点数据和端点数据；
将锚点坐标数据、交点数据和端点数据进行处理，获得锚点关系数据。
对于网络输出的锚点数据和路径数据，还需要进一步处理。首先需要对锚点图像数据采用阈值处理，获得锚点数据的二值图像，再提取锚点数据的二值图像的轮廓中心点，便可以获得锚点坐标，然后对锚点坐标进行去重处理，获得锚点坐标数据。
对于路径图像数据，首先进行阈值处理，得到路径数据的二值图像，再提取路径数据的二值图像的轮廓中心点，并提取路径数据的二值图像的轮廓骨架，之后将锚点坐标数据映射到路径数据中。
采用图像处理算法对上述路径数据进行交点检测和端点检测，获得路径数据中的关键点坐标数据，关键点坐标数据包括交点数据和端点数据，将交点数据和端点数据一起加入锚点坐标，去重后进行轮廓遍历，确定连接关系，循环之后得到所有锚点之间的两两的连接关系，获得锚点关系数据。
在S5中，对锚点关系数据进行处理，生成虚拟场景路径。
具体地，S5进一步包括：
获取锚点关系数据中的主线数据；
对主线数据进行处理，获得主线路径数据；
获取锚点关系数据中的分支数据；
对分支数据进行处理，获得分支路径数据；
将主线路径数据和分支路径数据进行合并处理，生成虚拟场景路径。
获得锚点关系数据(即所有锚点之间的两两的连接关系)后，并不能形成完整的路径，还需要以下过程：
首先遍历所有锚点组合，将有相互连接的锚点组合合并，之后，找到最长的合并组合作为主线路径，通过深度优先算法，确定主线路径的连接顺序，得到主线路径数据。对于分支路径同样采用深度优先算法，先求解连接顺序，然后将分支路径和主线路径进行合并，得到所有路径的连接顺序。最后找到主线路径的端点作为起点，按照顺序遍历，如果遇到分支路径则正向遍历一次，再反向遍历一次，得到分支路径数据，最后回到主线路径，如此循环遍历，最终得到虚拟场景路径，如图2所示，为本实施例方法生成的虚拟场景路径。
本实施例的深度优先搜索算法，是一种求解二叉树或者链表的最深路径，用来求解虚拟场景路径。
实施例二
为了执行上述实施例一对应的方法，以实现相应的功能和技术效果，下面提供一种虚拟场景路径的生成装置，如图3所示，该装置包括：
获取模块1，用于获取虚拟场景数据；
地图数据生成模块2，用于对虚拟场景数据进行处理，获得地图数据；
锚点数据生成模块3，用于根据地图数据获得锚点数据和路径数据；
锚点关系数据生成模块4，用于对锚点数据和路径数据进行处理，获得锚点关系数据；
路径生成模块5，用于对锚点关系数据进行处理，生成虚拟场景路径。
进一步地，地图数据生成模块2包括：
解析单元，用于对虚拟场景数据进行解析，获得位置数据；
生成单元，用于根据位置数据生成地图数据。
锚点数据生成模块3还用于将地图数据输入网络模型，生成锚点数据和路径数据。
进一步地，锚点关系数据生成模块4包括：
锚点数据处理单元，用于对锚点数据进行处理，获得锚点坐标数据；
路径数据处理单元，用于对路径数据进行处理，获得关键点坐标数据，关键点坐标数据包括交点数据和端点数据；
锚点关系数据处理单元，用于将锚点坐标数据、交点数据和端点数据进行处理，获得锚点关系数据。
进一步地，路径生成模块5包括：
主线数据获取单元，用于获取锚点关系数据中的主线数据；
主线数据处理单元，用于对主线数据进行处理，获得主线路径数据；
分支数据获取单元，用于获取锚点关系数据中的分支数据；
分支数据处理单元，用于对分支数据进行处理，获得分支路径数据；
路径生成单元，用于将主线路径数据和分支路径数据进行合并处理，生成虚拟场景路径。
实施例三
本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器及处理器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器运行计算机程序以使电子设备执行实施例一的虚拟场景路径的生成方法。
可选地，上述电子设备可以是服务器。
请参见图4，图4为本申请实施例提供的电子设备的结构组成示意图。该电子设备可以包括处理器41、通信接口42、存储器43和至少一个通信总线44。其中，通信总线44用于实现这些组件直接的连接通信。其中，本申请实施例中设备的通信接口42用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。处理器41可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。
上述的处理器41可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器41也可以是任何常规的处理器等。
存储器43可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。存储器43中存储有计算机可读取指令，当计算机可读取指令由所述处理器41执行时，设备可以执行上述图1至图2方法实施例涉及的各个步骤。
可选地，电子设备还可以包括存储控制器、输入输出单元。存储器43、存储控制器、处理器41、外设接口、输入输出单元各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通信总线44实现电性连接。处理器41用于执行存储器43中存储的可执行模块，例如设备包括的软件功能模块或计算机程序。
输入输出单元用于提供给用户创建任务以及为该任务创建启动可选时段或预设执行时间以实现用户与服务器的交互。输入输出单元可以是，但不限于，鼠标和键盘等。
可以理解，图4所示的结构仅为示意，电子设备还可包括比图4中所示更多或者更少的组件，或者具有与图4所示不同的配置。图4中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
另外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现实施例一的虚拟场景路径的生成方法。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行方法实施例所述的方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (4)
1.一种虚拟场景路径的生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取虚拟场景数据；
对所述虚拟场景数据进行处理，获得地图数据；
根据所述地图数据获得锚点数据和路径数据；
对所述锚点数据和所述路径数据进行处理，获得锚点关系数据；
对所述锚点关系数据进行处理，生成所述虚拟场景路径；
所述对所述虚拟场景数据进行处理，获得地图数据的步骤，包括：
对所述虚拟场景数据进行解析，获得位置数据；
根据位置数据生成所述地图数据；
其中，位置数据包括场景中各个区域的轮廓信息和场景中各个要素的位置信息；
所述根据所述地图数据获得锚点数据和路径数据的步骤，包括：将地图数据输入网络模型，生成所述锚点数据和所述路径数据；
所述对所述锚点数据和所述路径数据进行处理，获得锚点关系数据的步骤，包括：
对所述锚点数据进行处理，获得锚点坐标数据；具体地，对锚点图像数据采用阈值处理，获得锚点数据的二值图像，再提取锚点数据的二值图像的轮廓中心点，获得锚点坐标，然后对锚点坐标进行去重处理，获得锚点坐标数据；
对所述路径数据进行处理，获得关键点坐标数据，所述关键点坐标数据包括交点数据和端点数据；具体地，对于路径图像数据，首先进行阈值处理，得到路径数据的二值图像，再提取路径数据的二值图像的轮廓中心点，并提取路径数据的二值图像的轮廓骨架，之后将锚点坐标数据映射到路径数据中，采用图像处理算法对上述路径数据进行交点检测和端点检测，获得路径数据中的关键点坐标数据；
将所述锚点坐标数据、所述交点数据和所述端点数据进行处理，获得所述锚点关系数据；具体地，将交点数据和端点数据一起加入锚点坐标，去重后进行轮廓遍历，确定连接关系，循环之后得到所有锚点之间的两两连接关系，获得锚点关系数据；
所述对所述锚点关系数据进行处理，生成所述虚拟场景路径的步骤，包括：
获取所述锚点关系数据中的主线数据；
对所述主线数据进行处理，获得主线路径数据；
获取所述锚点关系数据中的分支数据；
对所述分支数据进行处理，获得分支路径数据；
将所述主线路径数据和所述分支路径数据进行合并处理，生成所述虚拟场景路径；
具体地，遍历所有锚点组合，将有相互连接的锚点组合合并，找到最长的合并组合作为主线路径，通过深度优先算法，确定主线路径的连接顺序，得到主线路径数据；对于分支路径同样采用深度优先算法，先求解连接顺序，然后将分支路径和主线路径进行合并，得到所有路径的连接顺序；最后找到主线路径的端点作为起点，按照顺序遍历，如果遇到分支路径则正向遍历一次，再反向遍历一次，得到分支路径数据，最后回到主线路径，如此循环遍历，最终得到虚拟场景路径。
2.一种虚拟场景路径的生成装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取虚拟场景数据；
地图数据生成模块，用于对所述虚拟场景数据进行处理，获得地图数据；
锚点数据生成模块，用于根据所述地图数据获得锚点数据和路径数据；
锚点关系数据生成模块，用于对所述锚点数据和所述路径数据进行处理，获得锚点关系数据；
路径生成模块，用于对所述锚点关系数据进行处理，生成所述虚拟场景路径；
所述地图数据生成模块还用于：
对所述虚拟场景数据进行解析，获得位置数据；
根据位置数据生成所述地图数据；
其中，位置数据包括场景中各个区域的轮廓信息和场景中各个要素的位置信息；
所述锚点数据生成模块还用于：将地图数据输入网络模型，生成所述锚点数据和所述路径数据；
所述锚点关系数据生成模块还用于：
对所述锚点数据进行处理，获得锚点坐标数据；具体地，对锚点图像数据采用阈值处理，获得锚点数据的二值图像，再提取锚点数据的二值图像的轮廓中心点，获得锚点坐标，然后对锚点坐标进行去重处理，获得锚点坐标数据；
对所述路径数据进行处理，获得关键点坐标数据，所述关键点坐标数据包括交点数据和端点数据；具体地，对于路径图像数据，首先进行阈值处理，得到路径数据的二值图像，再提取路径数据的二值图像的轮廓中心点，并提取路径数据的二值图像的轮廓骨架，之后将锚点坐标数据映射到路径数据中，采用图像处理算法对上述路径数据进行交点检测和端点检测，获得路径数据中的关键点坐标数据；
将所述锚点坐标数据、所述交点数据和所述端点数据进行处理，获得所述锚点关系数据；具体地，将交点数据和端点数据一起加入锚点坐标，去重后进行轮廓遍历，确定连接关系，循环之后得到所有锚点之间的两两连接关系，获得锚点关系数据；
所述路径生成模块还用于：
获取所述锚点关系数据中的主线数据；
对所述主线数据进行处理，获得主线路径数据；
获取所述锚点关系数据中的分支数据；
对所述分支数据进行处理，获得分支路径数据；
将所述主线路径数据和所述分支路径数据进行合并处理，生成所述虚拟场景路径；
具体地，遍历所有锚点组合，将有相互连接的锚点组合合并，找到最长的合并组合作为主线路径，通过深度优先算法，确定主线路径的连接顺序，得到主线路径数据；对于分支路径同样采用深度优先算法，先求解连接顺序，然后将分支路径和主线路径进行合并，得到所有路径的连接顺序；最后找到主线路径的端点作为起点，按照顺序遍历，如果遇到分支路径则正向遍历一次，再反向遍历一次，得到分支路径数据，最后回到主线路径，如此循环遍历，最终得到虚拟场景路径。
3.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1所述的虚拟场景路径的生成方法。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的虚拟场景路径的生成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110173577.2A CN112819969B (zh) | 2021-02-08 | 2021-02-08 | 虚拟场景路径的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110173577.2A CN112819969B (zh) | 2021-02-08 | 2021-02-08 | 虚拟场景路径的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112819969A CN112819969A (zh) | 2021-05-18 |
| CN112819969B true CN112819969B (zh) | 2024-08-09 |
Family
ID=75864291
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110173577.2A Active CN112819969B (zh) | 2021-02-08 | 2021-02-08 | 虚拟场景路径的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112819969B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113205601B (zh) * | 2021-05-27 | 2024-06-21 | 北京有竹居网络技术有限公司 | 漫游路径生成方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN113379838B (zh) * | 2021-08-16 | 2021-10-22 | 贝壳技术有限公司 | 虚拟现实场景的漫游路径的生成方法和存储介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111897341A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-11-06 | 三一专用汽车有限责任公司 | 泊车路径规划方法、装置和计算机可读存储介质 |
| CN111915672A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-10 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种基于3d虚拟驾驶场景的目标标注方法及设备 |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150035858A1 (en) * | 2013-05-20 | 2015-02-05 | Lei Yang | Techniques for merging virtual and physical floor maps |
| CN106651987B (zh) * | 2016-10-10 | 2018-12-07 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 路径规划方法及装置 |
| US10484643B2 (en) * | 2016-11-10 | 2019-11-19 | Avaya Inc. | Intelligent contact recording in a virtual reality contact center |
| CN109448136B (zh) * | 2018-09-29 | 2023-03-28 | 北京航空航天大学 | 一种基于感兴趣区域的虚拟场景浏览方法 |
| CN109737965B (zh) * | 2019-01-03 | 2020-08-18 | 温州大学 | 一种三维虚拟场景下的导航路径最优选择的方法 |
| CN110619659A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-12-27 | 北京无限光场科技有限公司 | 一种房源展示方法、装置、终端设备及介质 |
| US11941762B2 (en) * | 2019-07-15 | 2024-03-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System and method for augmented reality scenes |
| CN110926334B (zh) * | 2019-11-29 | 2022-02-22 | 深圳市商汤科技有限公司 | 测量方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111158475B (zh) * | 2019-12-20 | 2024-01-23 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种虚拟场景中训练路径的生成方法及装置 |
| CN111126304B (zh) * | 2019-12-25 | 2023-07-07 | 鲁东大学 | 一种基于室内自然场景图像深度学习的增强现实导航方法 |
| CN111462339B (zh) * | 2020-03-30 | 2023-08-08 | 网易（杭州）网络有限公司 | 增强现实中的显示方法和装置、介质和电子设备 |
| CN111450533B (zh) * | 2020-03-31 | 2022-06-24 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 虚拟场景中的虚拟对象控制方法、装置、终端及存储介质 |
| CN112257766B (zh) * | 2020-10-16 | 2023-09-29 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种基于频域滤波处理的自然场景下阴影识别检测方法 |
| CN112328730B (zh) * | 2021-01-04 | 2021-04-02 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种地图数据更新的方法、相关装置、设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-02-08 CN CN202110173577.2A patent/CN112819969B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111915672A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-10 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种基于3d虚拟驾驶场景的目标标注方法及设备 |
| CN111897341A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-11-06 | 三一专用汽车有限责任公司 | 泊车路径规划方法、装置和计算机可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112819969A (zh) | 2021-05-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Cheng et al. | Improving monocular visual SLAM in dynamic environments: an optical-flow-based approach | |
| Li et al. | SweepCanvas: Sketch-based 3D prototyping on an RGB-D image | |
| CN112819969B (zh) | 虚拟场景路径的生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| EP2991037B1 (en) | Method of generating three-dimensional scene model | |
| CN113359986B (zh) | 增强现实数据展示方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Manni et al. | Snap2cad: 3D indoor environment reconstruction for AR/VR applications using a smartphone device | |
| Ataer-Cansizoglu et al. | Pinpoint SLAM: A hybrid of 2D and 3D simultaneous localization and mapping for RGB-D sensors | |
| AU2006345533A1 (en) | Multi-tracking of video objects | |
| Xiao et al. | Coupling point cloud completion and surface connectivity relation inference for 3D modeling of indoor building environments | |
| Upadhyay et al. | Enhancing diffusion models with 3d perspective geometry constraints | |
| Mohan et al. | Room layout estimation in indoor environment: a review | |
| Englert et al. | Enhancing the ar experience with machine learning services | |
| A. Vasilakis et al. | Pose partitioning for multi‐resolution segmentation of arbitrary mesh animations | |
| Weiss et al. | Automated layout synthesis and visualization from images of interior or exterior spaces | |
| CN110413819B (zh) | 一种图片描述信息的获取方法及装置 | |
| Sankar et al. | In situ CAD capture | |
| Noreikis et al. | SnapTask: Towards efficient visual crowdsourcing for indoor mapping | |
| CN114119861A (zh) | 人体重构网络的训练、人体重构、试衣方法及相关装置 | |
| Xiong et al. | Indoor scene texturing based on single mobile phone images and 3D model fusion | |
| Tono et al. | Limitations and Review of Geometric Deep Learning Algorithms for Monocular 3D Reconstruction in Architecture | |
| CN113191462A (zh) | 信息获取方法、图像处理方法、装置及电子设备 | |
| Chatterjee et al. | 3D-Scene-Former: 3D scene generation from a single RGB image using Transformers | |
| US10466818B2 (en) | Pointing action | |
| Zhuang et al. | Effective location-based geo-tagged image retrieval for mobile culture and tourism education | |
| CN110647946B (zh) | 一种画中画的检测方法、装置和计算机存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |