技术详细介绍
通过语义分割，识别出地面，墙面，天花板等完整平面，采用多特征融合方法有效解决弱纹理条件下平面识别鲁棒性差的问题。一方面通过该合作项目保证平面分割效果业界领先，同时确保实时性，能在华为手机上运行；另一方面构建数据集，解决当前数据集数量，场景类型有限等问题。
项目成熟度
由2018年起，项目完成了一万张室内场景的语义人工标注，标注列表包括显示器、沙发、窗帘、冰箱等近20个类别；实现了华为NPU手机的室内照片语义分割，能够进行实时处理。
应用范围
构建一个支持室内大目标场景、运行在华为NPU手机上的实时语义分割程序，能够对拍摄图像进行像素级的分类。
生产条件与经济效益评估
本项目属于华为创新研究计划—旗舰项目。
合作方式
校企合作。其中，华为企业为项目提供人工智能芯片技术支持，厦门大学实现PC端语义分割系统往NPU的移植，并负责室内大目标场景的语义人工标注工作。