我们介绍360-DFPE，一个顺序楼层平面图估计方法，直接将360图像视为输入，而不依赖于有源传感器或3D信息。我们的方法利用单眼视觉SLAM解决方案和单眼360室布局方法之间的松散耦合集成，分别估计相机姿势和布局几何形状。由于我们的任务是使用单眼图像，整个场景结构，房间实例和房间形状顺序捕获平面图。为了解决这些挑战，我们首先通过制定熵最小化过程来处理视觉内径和布局几何形状之间的比例差异，这使我们能够直接对准360布局而不提前了解整个场景。其次，为了顺序识别各个房间，我们提出了一种新颖的室内识别算法，其使用几何信息沿着相机探索跟踪每个房间。最后，为了估算房间的最终形状，我们提出了一种最短的路径算法，具有迭代的粗细策略，这改善了具有更高精度和更快的运行时间的现有制剂。此外，我们收集一个具有具有挑战性的大型场景的新楼层规划数据集，提供了点云和顺序360图像信息。实验结果表明，我们的单眼解决方案实现了依赖于活动传感器的当前最先进的算法的良好性能，并提前要求整个场景重建数据。我们的代码和数据集将很快发布。
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