[发明专利]一种基于双目视觉与图像深度融合的机房三维重建方法

说明书

本申请涉及一种基于双目视觉与图像深度融合的机房三维重建方法，包括以下步骤：步骤1：确定实际机房设备的尺寸；根据实际机房的设备布局位置确定实际机房设备模型的具体位置；步骤2：通过帧相机采集实际机房设备图像，将图像的特征点匹配信息通过视觉即时定位与地图构建方法基于本质矩阵恢复出当前帧相机相对于前一帧的位姿变换矩阵；步骤3：根据实际机房设备模型的具体位置、位姿变换矩阵采用数据融合技术对多视结果与深度学习网络深度值进行融合构建三维机房。本申请采用数据融合技术对多视结果与深度学习网络深度值进行融合，以解决重建点稀疏性的问题。提升三维机房重建精度以及机房数字孪生智能化监控能力。

技术领域

本申请涉及电力通信数字孪生技术领域，尤其涉及一种基于双目视觉与图像深度融合的机房三维重建方法。

背景技术

电网数字化转型给通信设备可靠性监管带来新的挑战。作为数字电网的核心节点,电力通信机房设备透明、可观式监控是电力通信网络运可靠运行前提与核心保障。随着“碳达峰、碳中和”“构建以新能源为主体的新型电力系统”等目标的提出，大量具有随机性、间歇性、波动性特征的分布式能源、储能装置、V2G等交互式能源设施接入电网，为了保证各通信数据高效、安全、可靠传输，需要不断扩展新的功能设备并以增强网络数据传送效率。这就给机房智能化监管带来新的挑战，即室内机房管理范围的不断扩大以及机房内不同设备系统的较大差异性。

以数字孪生(Digital Twin，DT)为基础的数据中心三维可视化管理解决方案，从根本上解决了管理范围不断扩大和系统差异性的问题。数字孪生通过充分挖掘/发挥海量数据资源与先进数据科学技术所带来的福利，在数字空间建立虚体模型及虚实映射关系进而镜像实体。它能够容纳现有以及未来可能出现的多套系统，采用了统一的数据格式、操作习惯和显示方式，极大地降低了系统的不同给运维人员造成的不便；基于原位数据监测与分析，做到现场所有工作实时监控、主动提醒、及时防御、可追溯，大幅提高了运维管理的效率及安全可靠性。

然而，目前基于数字孪生的机房三维重构还存在着重建点稀疏性的技术问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于双目视觉与图像深度融合的机房三维重建方法，提升三维机房重建精度以及机房数字孪生智能化监控能力。

为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

本申请实施例提供一种基于双目视觉与图像深度融合的机房三维重建方法，包括以下步骤：

步骤1：确定实际机房设备的尺寸；对比3DSMax与Unity3D中实际机房设备的尺寸差异从而确定3DSMax中建模的比例尺；通过3DSMax建立简化的实际机房设备模型，并使用Photoshop根据实际机房设备模型的UV展开图以及实际机房设备的照片截图处理成合适的模型贴图；使用3DSMax导出Unity3D中实际机房设备模型；根据实际机房的设备布局位置确定实际机房设备模型的具体位置；

步骤2：通过帧相机采集实际机房设备图像，将采集的实际机房设备图像通过特征提取方法得到实际机房设备图像的特征点匹配信息，将图像的特征点匹配信息通过视觉即时定位与地图构建方法基于本质矩阵恢复出当前帧相机相对于前一帧的位姿变换矩阵；

步骤3：根据实际机房设备模型的具体位置、位姿变换矩阵采用数据融合技术对多视结果与深度学习网络深度值进行融合构建三维机房。

所述步骤2，具体为：

根据帧相机模型，空间一点在前一帧实际机房设备图像中的像素点的位置为：

p₁＝KP

空间一点在后一帧实际机房设备图像中的像素点的位置为：

p₂＝K(RP+t)