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Indoor 3D geometry estimation using single panorama image
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AI
DOI：10.1007/s12518-025-00684-w.png)
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摘要
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三维布局为室内空间的排列提供全面的表示，为建筑规划、增强现实和计算机视觉应用提供关键见解。全景图像通过捕捉360度视图，因其沉浸式特性而具有巨大的场景理解潜力。然而，从这类图像中提取详细的3D布局仍然是一个复杂任务。为克服这一挑战，我们提出了一种基于单幅全景图像的室内3D布局估计新算法。我们的贡献主要有两个方面。首先，我们引入基于ResNet-50的角点检测算法，该算法能够在单幅全景图像中实现精确的角点定位。该算法的通用性体现在其适用于各种室内布局，包括立方体和非立方体房间等多样化的建筑设计。其次，通过全面的实验验证，我们突出了该算法在精度方面的卓越性能，强调了其在提升全景图像场景理解方面的潜力。此外，通过将角点检测算法与3D光线追踪技术相结合，我们建立了一个集成解决方案，用于重建3D室内布局。这种集成方法提供了一种整体解决方案，将检测到的角点转化为准确的3D布局重建。我们的结果验证了该算法的出色精度和速度，支持其在实际场景中的应用。凭借其良好的精度和速度，该方法在全景中心室内环境中具有巨大的前景，有望推动场景理解和3D建模的发展。
Keyword:
Indoor 3D
ResNet-50
3D layout
Panorama based geometry
Scene understanding
Room layout
期刊
A
IF:
2.3
论文数:
93
被引数:
0
机构
引用论文
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Automatic 3D modeling and exploration of indoor structures from panoramic imagery基于全景影像的室内结构自动三维建模与探索
PREAI
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