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申请/专利权人：中电鸿信信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于AR和多重语义分割的智能测量方法，包括：采用AR建模方法获取待测区域图像的平面映射Gx,y,z；对异常检测处理后的待测区域图像进行第一轮语义分割，得到待测量物体的局部图像；对步骤S3中得到的待测量物体的局部图像进行第二轮语义分割，获取测量点所在区域的语义实体，再对获取的语义实体进行归一化处理以得到待测量点的二维坐标Px，y；结合步骤S1得到的待测区域图像的平面映射Gx,y,z，根据待测量点的二维坐标Px，y得到待测量物体的尺寸参数。本发明能够采用了多重语义分割的方法获取物体的测量点，排除了周边环境的干扰，自动实现测量点自动化获取，而且多次分割获得的测量点，相比手动选择更准确。

主权项：1.一种基于AR和多重语义分割的智能测量方法，其特征在于，所述智能测量方法包括以下步骤：S1，通过晃动相机的方式获取一定量包含待测量物体在内的待测区域图像，采用AR建模方法获取待测区域图像的平面映射Gx，y，z，步骤S1具体包括：S11，提取每个图像的多个特征，匹配不同图像中的相同特征；S12，结合相机姿态传感器的测量结果，对每个特征进行三角测量，比较每个特征与图像中其他特征之间的差异关系，产生平面映射Gx，y，z；S2，对获取的待测区域图像进行异常检测，去除干扰图像；利用目标检测技术对图像中的待测量物体进行检测，对目标图像进行分类，根据图像中待测量物体的完整性、摆放位置特性和背景的干扰度分析当前图像是否异常；S3，对异常检测处理后的待测区域图像进行第一轮语义分割，得到待测量物体的局部图像，步骤S3具体包括：S31，对待测区域图像进行语义分割，获取图像中所有语义实体；S32，从中选取待测量物体的语义实体，根据语义实体的最小外接矩形截取局部图像；S33，采用纯色替换局部图像中的背景图像；S4，对步骤S3中得到的待测量物体的局部图像进行第二轮语义分割，获取测量点所在区域的语义实体，再对获取的语义实体进行归一化处理以得到待测量点的二维坐标Px，y；S5，结合步骤S1得到的待测区域图像的平面映射Gx，y，z，根据待测量点的二维坐标Px，y得到待测量物体的尺寸参数；S51，将多重语义分割获取的测量点坐标与AR所建立的平面映射建立联系，得到以下联系函数Gx，y，z＝fPx，y；S52，根据测量点的平面映射计算得到待测量物体的尺寸参数。

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