融合信息化边界和多模态特征的室内空间布局估计

摘要：

为感知室内空间布局,提出一种基于信息化边界和多模态特征的场景布局估计方法.首先,采用VGG-16全卷积神经网络预测蕴含空间布局先验的信息化边界图.其次,采用Canny边缘检测和投票策略估计水平和竖直方向消失点,从消失点等角度间隔引出射线细采样信息化边界能量高的区域.接着,采用VGG空间多尺度卷积神经网络估计几何深度和法向特征.然后,积分几何求和候选布局多边形中多模特征描述一元共生,候选布局的表面法向平滑和位置关系确定二元标记约束.最后,采用结构化支持向量机学习模型,最大布局候选得分以推理布局.实验结果表明,与经典方法相比,本估计方法可以有效改善布局的完整度.

关键词：空间布局、卷积神经网络、场景理解、信息化边界

所属期刊栏目：11

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61001152,31200747,61071091,61071166,61172118;江苏省自然科学基金BK2012437;南京邮电大学校级科研基金NY214037;国家留学基金201208320219

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：735-742