一种基于BIM与计算机视觉技术的室内定位导航方法
专利汇可以提供一种基于BIM与计算机视觉技术的室内定位导航方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于BIM与 计算机视觉 技术的室内 定位 导航方法，包括以下步骤：基于BIM模型的室内导航网络路径生成，设置建筑内部空间实体的自定义属性生成IFC文件，通过IFC文件解析提取几何空间构件及其拓扑关系，生成几何拓扑网络模型；基于计算机视觉技术实现室内定位，通过 图像识别 方法进行初步定位，然后结合所预先设定的先验信息，应用投影成像原理实现定位解算；连接定位点与几何拓扑网络模型，获取用户兴趣点，生成最 短路 径；本发明可实现低成本、动态性和 可视化 的室内定位导航。，下面是一种基于BIM与计算机视觉技术的室内定位导航方法专利的具体信息内容。
1.一种基于BIM与计算机视觉技术的室内定位导航方法，其特征在于，包括步骤：
步骤1、基于BIM模型的室内导航网络路径生成，设置建筑内部空间实体的自定义属性生成IFC文件，通过IFC文件解析提取几何空间构件及其拓扑关系，生成几何拓扑网络模型；
步骤2、基于计算机视觉技术实现室内定位，通过图像获取模块和图像识别模型进行初步定位，然后结合所预先设定的先验信息，应用投影成像原理实现定位解算；
步骤3、连接定位点与几何拓扑网络模型，获取用户兴趣点，生成最短路径。
2.根据权利要求1所述的室内定位导航方法，其特征在于，所述步骤1中生成几何拓扑网络模型的步骤具体为：
步骤11、分楼层提取门构件、楼梯构件及空间构件；
步骤12、遍历每个构件，在IFC文件中，获取IFC Product的子类几何表达类型IFC Product Representation；提取近似几何中心，将所提取的构件的几何模型中提取其顶点坐标在X,Y方向的最大值与最小值，得到该几何模型的外包尺寸，拾取二维中心点，把各节点的在Z方向的值降低至楼层高度，取构件近似几何中心N作为网络节点坐标；
步骤13、获取坐标属性IFC Object Placement，进行坐标转换；
统一所有构件在同一坐标系下，通过从IFC Local Placement和IFC Axis2 Placement3D中获得的转换矩阵实现；
步骤14、导航兴趣点索引添加，提取每一个IFC文件中每一个空间元素的LongName属性作为空间节点的附加名称属性，自动生成三维导航兴趣点的索引；
进而生成几何拓扑网络模型。
3.根据权利要求2所述的室内定位导航方法，其特征在于，所述几何拓扑网络模型中的边包括水平边和垂直边，水平边连接走廊、房间、门以及与楼梯节点最近的走廊骨架点，而垂直边则是连接层间的楼梯节点。
4.根据权利要求3所述的室内定位导航方法，其特征在于，所述水平边中，以走廊的边界为输入数据，通过Delaunay算法，把走廊区域分割成若干个三角形，通过判断三角形的邻接关系输出路径。
5.根据权利要求3所述的室内定位导航方法，其特征在于，所述楼梯节点，通过提取IFC Stair，生成楼梯节点，并将相邻的楼梯节点依次连接；将楼梯节点连接至与其最近的走廊骨架点，从而连接垂直和水平路径。
6.根据权利要求3所述的室内定位导航方法，其特征在于，所述水平边中，提取所有门的节点，并连接到与其最近的走廊骨架点。
7.根据权利要求3所述的室内定位导航方法，其特征在于，所述几何拓扑网络模型中，首先提取所有房间空间，并把房间简化成节点，在房间构件属性IFC RelSpaceBoundary中遍历与房间边缘相连接的其他构件，找出属性为Ifc Door的门构件，并把该门构件节点与房间节点相连。
8.根据权利要求1所述的的室内定位导航方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
步骤21、建立图像数据库；通过图像获取模块采集目标物体的实时拍摄图像，对目标物体设定3个控制点，控制点选取具有明显边角特征的点，并选用其中一张作为参考照片，记录参考照片中3个控制点的像素坐标及世界坐标，其中世界坐标定义为BIM中1：1建模的世界坐标系；其余图像用作训练样本；
步骤22、室内静态目标识别与初步定位；采用Faster-RCNN算法图像识别算法，通过迁移AlexNet进行学习训练新的图像识别模型；
步骤23、通过图像识别模型对手机实时拍摄的室内图像进行识别，得到识别后实时图像，提取别后实时图像在数据库中相对应类别的参考照片及其相对应参考点的像素坐标及世界坐标；
步骤24、假设同一个点在两幅图像中的图像坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)，则存在以下对应关系：
其中，H为单应性矩阵，为3X3的矩阵；
对实时拍摄图像与步骤23中提取的参考照片通过SIFT特征提取及匹配，求解得到单应性矩阵H；
步骤25、计算控制点像素坐标，根据步骤23中提取参考照片中控制点的像素坐标Xref，及步骤24中获取的单应性矩阵H计算实时照片上的控制点X＝H*Xref；
步骤26、定位解算，以摄像头三维坐标作为用户三维坐标，因此该步骤需要解算摄像头在空间中的三维坐标；摄像头坐标系与地面坐标系存在旋转和平移关系，再依据图像坐标系与摄像头坐标系之间的变换关系，可以得出地面坐标系与图像坐标系之间的关系，如下所示：
其中：
(u0，v0)是图像中心即光轴与图像平面的交点坐标；
fx＝f·Sx、fy＝f·sy，f为焦距；
为单位长度的像素个数；
(u,v)为图像像素点坐标；
rij为旋转矩阵中的元素，由偏航、俯仰、滚转三个方向角决定；
(xw，yw，zw)为像素点地面坐标；
tx，ty，tz为摄像头相对于目标的平移量，它与目标地面坐标的和即为摄像机三维位置坐标值；
根据步骤23中提取的3个控制点的世界坐标，以及步骤25中计算所得3个控制点在实时照片中的像素坐标，代入此方程，即可解算此方程。
9.根据权利要求1所述的室内定位导航方法，其特征在于，所述步骤3中包括以下步骤：
步骤31、搜寻在步骤1中生成的导航网络点与步骤2中的定位点最相近的节点,并将导航网络点与定位点相连，形成新的导航网络；
步骤32、获取用户兴趣点，通过Dijkstra算法计算出兴趣点与用户之间的最短路径。
10.根据权利要求1所述的室内定位导航方法，其特征在于，所述通过图像识别方法初步定位的步骤具体为：
利用图像获取模块采集训练样本，通过迁移学习方法获得图像识别模型，将室内图片输入模型中识别。
一种基于BIM与计算机视觉技术的室内定位导航方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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