室内空间布局约束下的在线跟踪注册学习方法

移动增强现实和地理信息系统融合正成为空间信息可视化的理想平台。针对现有增强现实跟踪注册技术描述室内空间信息位置不精确、推理空间结构弱和场景理解能力有限等问题，本文提出一种空间布局约束下的在线学习跟踪注册方法，首先使用图像特征匹配算法估计相机相对初始姿态，接着利用端到端编码-解码网络提取室内场景边缘和语义特征信息，生成2D布局假设，然后应用贪心策略细化2D布局假设并提取对应布局关键坐标点信息，最后将语义特征和布局关键坐标点作为约束条件，联合优化空间信息的初始位姿。本文方法在复杂室内场景下，注册虚拟模型最大位置误差为9 cm，最大缩放误差为17%，最大旋转误差为16°。实验结果表明，所提方法能为空间信息注册增添条件约束，实现在室内场景精确注册，并具备较强的场景理解能力。