场景：您正在开车去大学校园工作，并使用支持全球定位系统(GPS)的智能手机告诉您以及您的汽车如何到达那里。到达后，您便开始使用建筑标志来识别您感兴趣的结构。您将车停在了里面，并在布告栏上看到了一张建筑图，该图可以将您引向您要寻找的特定办公室。按照地图的图示，您穿过未标记的走廊，黑暗的楼梯间和无窗地下室走廊，到达最终目的地。早到是一件好事，因为您在建筑物的入口和新办公室之间迷失了几次。如果您以前用来在户外旅行的支持GPS的设备可以告诉您进入哪里(以及您在哪里)。

一般人将其87%的时间都花在室内1上。这可能包括住宅内部(例如私人住宅)或商业或公共建筑(例如企业，学校，博物馆或购物中心)中的时间组合。但是，我们一直依赖的GPS技术进行可靠，准确的定位，并且由于屋顶，墙壁和窗户的阻碍，在这样的建筑物中户外导航完全无效。这个问题，加上缺乏广泛可用的室内地图，使室内导航功能成为一个重大挑战。

对于消防员而言，这一挑战尤为关键。缺乏准确的室内建筑图意味着消防员更容易迷路和迷失方向。除了尝试在未知的建筑物中导航(就像新聘人员在我们上面的情况一样)之外，消防员的行动还受限于能见度，戴着最多50磅的装备，并且仅呼吸有限的氧气。秒数。

世界需要可靠的室内地图，不仅是为了在正常情况下提供帮助，还需要在紧急情况下使用室内地图可以防止人员伤亡。

室内地图并非总是可用

当前为公共安全创建建筑物室内地图的过程通常始于事前事前计划2。事前计划涉及紧急响应者收集和存储关键站点数据以及有关目标危险站点的特征，并可以提高对恐怖事件和紧急事件的响应效率。在事故发生前的规划过程中(可能在建筑物检查期间)，消防员将走过建筑物，并在穿越过程中用手绘制地图。他们注意到从建筑物的尺寸到电梯和消防泵的位置，到有害物质和供水信息等等的所有内容。这种手动过程非常耗时，几乎每当建筑物的功能发生变化时都无法复制。在美国，仅商业建筑空间就包括560万商业建筑和87B平方英尺的建筑面积3，因此需要大量的地面覆盖。尽管三维(3-D)扫描仪可以帮助自动化制作室内地图的过程，但仍需要正确注释的数据集(一个针对公共安全而定制的数据集)。

这就是为什么在2018年，NIST的公共安全通信研究部门(PSCR)颁发了点云城市奖，旨在加速与公共安全用例的室内制图有关的研究。PSCR资助了三个项目-孟菲斯市(TN)，恩菲尔德消防局(CT)和汉考克县(MS)-目的是创建带注释的点云和从各种建筑物中收集的360度影像数据集输入获奖者所在的地区。从2020年末开始，每个项目的数据集将在两年内公开提供给研发(R&D)社区。

激光雷达可以被认为是一种更复杂的激光测距仪，其发射和定时由计算机控制。激光每秒发射40,000次，形成映射该区域的点的“云”。通过将此信息与GPS结合，数十年来已经以此方式绘制了室外地形。现在研究人员正在询问是否可以使用相同的技术绘制室内地图。图片来源：美国国家标准技术研究院

点云是由用于表示3-D对象和空间的给定坐标系(通常为x，y，z坐标)定义的空间3-D数据点的集合。可以使用3-D扫描仪创建它们，这些扫描仪对于创建用于建筑目的或虚拟现实(VR)应用程序的模型非常有效。这三个获奖项目均使用激光雷达技术扫描3D室内结构。

“在美国，大多数建筑物都无法准确地映射到内部。因此，对于急于赶往建筑物内扑灭火灾或救助积极射击者的人们而言，他们有点盲目。他们不知道建筑物的内部是什么样的。” NVision Solutions Inc.首席信息官Joel Lawhead说道。Lawhead先生是密西西比州汉考克县的承包商，获得了点云城奖。

使用激光雷达创建3D地图

劳德黑德说：“自90年代以来，激光雷达就已用于绘制户外地图。” “您实际上是在发射激光……并且(激光)返回所需的时间给了您一定的距离。因为激光是光，并且光是万能常数，所以我们知道它的传播速度有多快。” 他继续说道：“绘制室外空间，将GPS告诉您在地球上的位置以及激光发射的确切点结合在一起。这将为您提供经度和纬度坐标。然后，您便能确定与飞机的距离“从激光发射通常会标出海拔高度。我们已经在室外和室外地形上绘制了几十年的图。问题是，我们可以在内部做同样的事情并使用激光雷达来绘制建筑物内部吗?”

“在这个项目中，我们能够使用手持式扫描设备在建筑物中穿行，并且可以在几个小时内完成建筑物的绘制，”罗德岛大学(University of Rhode Island)助理教授兼该研究所首席研究员Jason Parent博士说。恩菲尔德消防部门一号项目。“当然，我们必须将数据送回计算机并进行分析和处理，这将需要一到两周的时间。但是，它比以前的方法要有效得多。因此，对于研究人员来说，将其整合进来将是一件很棒的事情。转移到其他项目中。”

此外，对激光雷达用于公共安全的研究可能会提高应急响应的效率。在将来的场景中，消防队长可以访问3-D室内建筑地图，从而使他们可以看到他们可能不熟悉或很难看到的空间。这些地图可以在年度事前计划检查中使用，以帮助有效地识别平面图上的物体，障碍物或结构变化。想象一下，如果一名消防员在烟雾中爬行并跪在地上，在抬头显示器上投影了3D室内地图，从而使他们看到以前没有的景象和方向!

固定在摄像机上的激光雷达激光器使计算机能够收集位置数据并将其与视频数据叠加。然后，将视频对象识别算法应用于自动注释过程，从而节省了研究人员宝贵的人工时间。图片来源：美国国家标准技术研究院

为公共安全用例标记数据

直到Point Cloud City之前，对3-D数据集的研究都不适合公共安全。许多可用的图像都排除了与急救人员有关的数据，例如紧急出口，灭火器和公用事业设施的关闭。由PSCR资助的三个项目分别在恩菲尔德(CT)，汉考克县(MS)和孟菲斯(田纳西州)进行，旨在在研发的最前沿开拓公共安全用例。

孟菲斯大学的Lan Wang博士解释说：“尽管有许多现有的图像数据集可用于训练对象识别，但这些数据集并不包含我们感兴趣的大多数与公共安全相关的对象……” d仅通过使用智能手机摄像头来识别您正在寻找的植物种类;没有这样的公共安全经验。“这意味着我们必须自己收集和注释这些图像，这非常繁琐且耗时，但是所得到的数据集对于研究界可能具有巨大的价值。” 未来对自动注释过程的研究也可能即将到来。

王博士说：“对于我们来说，很难使用现有算法来检测公共安全所需的小物体。” “我们在现有算法中选择了最好的，但它们仍然不是完美的。因此，我们未来的研究目标之一是开发更好的人工智能(AI)或机器学习算法来检测或识别这些对象。 AI研究人员的潜在突破性研究领域。”

除了研究和事前计划外，这项技术还有望在培训场景中发挥作用。例如，点云可用于VR仿真中，以便戴着VR护目镜的消防员可以通过精确的3D地图以及标记的物体和障碍物来体验建筑物的穿越。这些模拟还可以提供其他相关数据，例如方向提示，以帮助消防员导航楼梯间，储藏室等。VR帮助消防员在安全，受控和可重复的环境中进行训练。

点云城市项目可能会导致旨在将对象识别技术与增强现实(AR)集成的研发，该技术可以用作消防员头盔内的直观数据叠加，从而使他们在没有数据输入的黑暗环境中也能看到和获得情报。曾是一名消防员的父母父母博士解释说：“他们将能够提出平面图，以查看他们在建筑物内的位置。可能会有一些功能告诉他们离建筑物最近的道路，紧急情况出口，他们进来的方式，如何从A点到达B点或搜索其他位置……这可以使他们的过程更有效率，或者在紧急情况下帮助他们离开建筑物。” 另外，大楼外的消防队长和消防员可以使用带有3D地图的设备，该地图可以显示消防员在室内的位置以及他们所在的楼层。“因此，如果消防人员发生任何事情并且需要自行救助，则局长可以知道将快速干预小组派往何处。就[消防员]安全和执行工作的能力而言，这是潜在的突破性技术。 ”

在孟菲斯消防局，孟菲斯警察局和城市地理信息系统(GIS)团队的研讨会上，王博士的团队了解了哪些建筑物和物体应优先满足公共安全需求。“他们非常兴奋，实际上希望看到更多建筑物的地图。他们对获取学校模型非常感兴趣，因为这是他们要保护的第一件事。” 与当地公共安全利益相关者合作，确保王博士的团队首先处理最重要建筑物的数据。

劳德黑德先生在接受采访时类似地表示：“获得(公共安全)反馈真是太好了，因为否则我们只是在浪费时间和金钱来解决实际上不是他们要面对的问题。” 出于这个原因，PSCR的融资机会旨在确保与公共安全的协作。

虽然计算机视觉算法能够立即识别上述视频帧中的某些功能，例如沙发和椅子，但其他功能却不太容易识别。洒水喷头和水管等对公共安全重要的物体，需要手动贴标签，这既费时又繁琐。但是，如果没有这些信息，急救人员通常对建筑物的特定功能一无所知。图片来源：美国国家标准技术研究院

影响公共安全及其他

当第一响应者可以更安全，更有效地完成工作时，对整个社会都会有很大的好处。使用3-D点云构建模型来增强急救人员的态势感知的结果可能包括减少伤害，伤害甚至死亡。潘恩特博士说：“作为一名前消防员，我非常欣赏点云城项目开发室内导航系统的目标，我很高兴能够为这项重要研究做出贡献。”

此外，数据集可以帮助社区更好地开发建筑信息模型，以确保安全功能标准化。王博士的孟菲斯团队向美国国家科学基金会(NSF)提交了一项有关标准化新建筑信息模型的提案，这可能会影响建筑经理，城市规划人员，检查人员以及在建人员。

从研发的角度来看，这些数据集也有广泛的应用。一种这样的应用程序可能会影响机器人技术。例如，帮助自主机器人吸尘器或自动驾驶汽车更有效地导航空间。尽管目前，重点仍然放在为建筑模型提供对公共安全至关重要的详细注释并为基于位置的服务研究人员改善室内定位/导航算法。

将来，也许在您下次访问新的办公楼或学校时(无论何时发生)，也许您将获得3D室内地图，以帮助您到达最终目的地而不会迷路。或者，由于大型建筑物失火而迷失方向的消防员人数或伤亡人数将大大减少。借助Point Cloud City的研发和由此产生的开源数据集，我们希望可以实现这一未来。这仅仅是开始。

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