Page 108 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第6期
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相交线的数量、相交线语义类型等语义信息。几 化程度可以得到特征点的相交线条数以及相交
何描述符是基于角点提取算法计算得到，算法原 角度，几何描述符描述了特征点的几何特征。综
理是利用滑动的局部窗口在图像上进行移动判 上，结合几何描述符以及语义描述符结果匹配虚
断灰度发生的变化，通过窗口在各个方向上的变 实特征点对。
图 4 语义约束的地震灾害现场特征提取
Fig. 4 Line Feature Extraction Based on Semantic Constraints in Seismic Hazard Site
图 5 几何‑语义结合的虚实特征匹配
Fig. 5 Geometric-Semantic Combination of Virtual-Real Feature Matching
1.4 特征约束的地震现场 AR 场景精准建模 别为 O 1 O 2 与 I 1、I 2 像平面的交点。之后通过共面
本文分析基于特征的虚实位姿跟踪解算方 方程得到位移的改正数 dx、dy、dz 以及旋转的改
法，针对地震灾害现场虚实结构语义特征对，提
正数 dκ、dφ、dω，进行改正之后得到精准的位姿解
出了特征约束的灾害现场增强场景建模方法，实
算结果。
现受灾现场 AR 场景精准建模。
1.4.1 基于特征的虚实位姿跟踪解算
AR 建模方法关键在于精确识别和跟踪用户
的位置和方向，并根据这些信息在用户的视野中
叠加虚拟信息。依照特征点对进行空间位姿解
算，获得用户的精准位姿信息，其中位姿解算原
理如图 6 所示，其中 P 为像点三维坐标，P 1、P 2 分
别为该像点在像平面 I 1、I 2 上的点坐标， O 1、O 2 分 图 6 位姿解算
别为虚实图像的相机位置， O 1 O 2 为基线， e 1、e 2 分 Fig. 6 Positional Pose Solution
