[发明专利]平面检测方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及深度学习领域，尤其涉及一种平面检测的方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：在待检测的第一图像中进行检测，得到多个第一平面区域，以及在第一图像内确定多个第一平面区域包括的全部第一线段，对于每个第一平面区域，确定第一平面区域中最靠上的第一位置点、最靠下的第二位置点、最靠左的第三位置点和最靠右的第四位置点，从第一线段中，选择与第一位置点垂直距离最近的第四线段、与第二位置点垂直距离最近的第五线段、与所述第三位置点水平距离最近的第六线段和与第四位置点水平距离最近的第七线段，确定上述四个线段所在的四条直线的四个交点，根据四个交点和第一平面区域，确定目标平面区域。提高了检测的准确性。

技术领域

本公开涉及深度学习领域，尤其涉及平面检测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

无论是室内场景或者室外场景、自然环境或者人工环境，都存在着丰富的平面结构，尤其是在建筑物场景中，平面结构更加丰富。基于透视投影，物理世界中的平面在不同的视点下的图像可以通过单应性相互关联。由于平面这种特殊的几何性质，平面检测被广泛的应用于图像拼接、障碍物检测、三维重建、场景分析以及增强现实等领域中。

目前平面检测的方法有很多种，一种是是先通过检测图像中的直线，然后根据直线的角度、消失点等信息对直线进行聚类，将直线分为多个类别，根据直线的类别，得到不同的平面区域，其中，属于同一类别的直线位于同一平面中；另一种是深度学习的方法，获取到图像的神经网络信息和平面分割信息，将上述信息输入网络模型，输出平面检测结果。

上述第一种方法存在的问题是，由于场景信息复杂，单纯地对图像中的直线进行聚类，容易受到干扰出现差错，从而不能正确的分割出平面区域，导致平面检测的准确性低；深度学习的方法存在的问题是，通过网络模型通常无法正确分割出不同的平面区域，尤其是在具有多个平面的建筑物场景中。

发明内容

本公开提供一种平面检测的方法、装置、电子设备和存储介质，能够克服单纯地对图像中的直线进行聚类，容易受到干扰出现差错，从而不能正确的分割出平面区域，导致平面检测的准确性低的问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种平面检测的方法，包括：

在待检测的第一图像中进行检测，得到多个第一平面区域，以及在所述第一图像内确定所述多个第一平面区域包括的全部第一线段；

对于每个第一平面区域，确定所述第一平面区域中最靠上的第一位置点、最靠下的第二位置点、最靠左的第三位置点和最靠右的第四位置点；

从所述第一平面区域包括的全部第一线段中，选择与水平线之间的夹角不大于第一预设角度的多个第二线段以及与垂直线之间的夹角不大于第二预设角度的多个第三线段；

从所述多个第二线段中选择与所述第一位置点的垂直距离最近的第四线段，选择与所述第二位置点的垂直距离最近的第五线段，从所述多个第三线段中选择与所述第三位置点的水平距离最近的第六线段，选择与所述第四位置点的水平距离最近的第七线段；

确定所述第四线段、所述第五线段、所述第六线段和所述第七线段所在四条直线之间的交点，得到四个交点；

根据所述四个交点和所述第一平面区域，确定目标平面区域。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述四个交点和所述第一平面区域，确定目标平面区域，包括：

将所述四个交点组成第二平面区域，将所述第一平面区域和所述第二平面区域的重叠区域，确定为所述目标平面区域。

在另一种可能的实现方式中，所述在待检测的第一图像中进行检测，得到多个第一平面区域，包括：

获取所述第一图像内的多个第三平面区域的位置信息和分割信息，对于每个第三平面区域，所述分割信息用于标识所述第三平面区域内的像素点是否属于同一平面；