城市建筑三维模型的构建方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种城市建筑三维模型的构建方法、装置及电子设备，包括：获取待构建的城市建筑数据；其中，所述城市建筑数据包括地理位置数据、建筑高度数据和矢量轮廓；获取所述城市建筑数据对应的遥感解译成果，并对所述遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理得到归一化解译成果；其中，所述归一化解译成果包括至少一个矢量轮廓组和每个所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据，所述矢量轮廓组包括至少一个所述矢量轮廓；基于所述地理位置数据、所述建筑高度数据和所述归一化解译成果，构建所述城市建筑数据对应的建筑三维模型。本发明专利技术可以有效提高构建城市建筑三维模型的效率，还可以显著降低构建城市建筑三维模型所需的人工成本。著降低构建城市建筑三维模型所需的人工成本。著降低构建城市建筑三维模型所需的人工成本。

【技术实现步骤摘要】
城市建筑三维模型的构建方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其是涉及一种城市建筑三维模型的构建方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]经过人工逐一标注以及用户的不断修正，现有开源GIS（Geographic Information System，地理信息系统）数据中所包含的城市建筑数据，在矢量轮廓、地理位置、建筑高度方面能够较为准确地与遥感影像地图相匹配。利用这些建筑矢量轮廓及其位置高度属性，可以基于过程建模算法，快速生成城市内建筑白模。然而，这些无纹理的建筑白模仅可以应用于有限元分析、物理模拟等业务场景，却无法满足可视化、城市漫游等渲染和交互需求。
[0003]现有技术通常利用无人机或路况测绘车进行拍摄，并经过人工标注和人工修正建筑图像来确定其立面纹理；通过人工标注卫星遥感影像来确定建筑屋顶纹理。虽然通过此方法获取的屋顶和纹理属性更为精准，但需要的人工成本很高。为了降低机器采集成本与后续图像处理的人工成本，可以仅依赖于卫星遥感图像，利用AI（Artificial Intelligence，人工智能）技术全自动的对遥感影像中建筑的屋顶类型、屋顶纹理以及建筑立面纹理进行预测。然而，受到遥感影像拍摄时间、拍摄角度、拍摄光照、AI解译模型与算法精确度等因素的影响，部分建筑的屋顶和纹理属性的预测值与实际存在较大偏差，甚至可能出现预测值为空的现象。
[0004]利用建筑的各项属性，现有的建模方法通常借助人工辅助，对具备精准属性值的建筑和属性值存在缺失的建筑分别构建三维模型，并需要通过人工修正的方法调整纹理映射时的纹理图像重复规律。这种三维建模过程需要投入较高的人工成本。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种城市建筑三维模型的构建方法、装置及电子设备，可以有效提高构建城市建筑三维模型的效率，还可以显著降低构建城市建筑三维模型所需的人工成本。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种城市建筑三维模型的构建方法，包括：获取待构建的城市建筑数据；其中，所述城市建筑数据包括地理位置数据、建筑高度数据和矢量轮廓；获取所述城市建筑数据对应的遥感解译成果，并对所述遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理得到归一化解译成果；其中，所述归一化解译成果包括至少一个矢量轮廓组和每个所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据，所述矢量轮廓组包括至少一个所述矢量轮廓；基于所述地理位置数据、所述建筑高度数据和所述归一化解译成果，构建所述城市建筑数据对应的建筑三维模型。
[0007]在一种实施方式中，对所述遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理得到归一化解译成果，包括：对所述城市建筑数据中所述矢量轮廓进行分组，得到至少一个矢量轮廓组；分别对每个所述矢量轮廓组对应的遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理，得到每个所述
矢量轮廓组对应的建筑属性数据。
[0008]在一种实施方式中，对所述城市建筑数据中所述矢量轮廓进行分组，得到至少一个矢量轮廓组，包括：对于所述城市建筑数据中每个所述矢量轮廓，判断该矢量轮廓是否与所述城市建筑数据中其他矢量轮廓相交；如果是，则将所述城市建筑数据中与该矢量轮廓相交的其他矢量轮廓，和该矢量轮廓划分为一个矢量轮廓组；如果否，则将该矢量轮廓划分为一个矢量轮廓组；和/或，对于所述城市建筑数据中每个所述矢量轮廓，计算该矢量轮廓与所述城市建筑数据中其他矢量轮廓之间的豪斯多夫距离是否小于预设距离阈值；如果是，则将所述城市建筑数据中与该矢量轮廓之间的所述豪斯多夫距离小于所述预设距离阈值的其他矢量轮廓，和该矢量轮廓划分为一个矢量轮廓组；如果否，则将该矢量轮廓划分为一个矢量轮廓组。
[0009]在一种实施方式中，分别对每个所述矢量轮廓组对应的遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理，得到每个所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据，包括：如果所述矢量轮廓组中的矢量轮廓数量为1个，判断所述矢量轮廓对应的遥感解译成果中是否具有目标属性对应的第一预测值；如果是，则将所述第一预测值确定为所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据；如果否，则从预设的第一候选值中随机确定第一目标值，并将所述第一目标值确定为所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据。
[0010]在一种实施方式中，分别对每个所述矢量轮廓组对应的遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理，得到每个所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据，还包括：如果所述矢量轮廓组中的矢量轮廓数量大于1个，判断所述矢量轮廓组中的每个所述矢量轮廓对应的遥感解译成果中是否具有目标属性对应的第二预测值；如果所述矢量轮廓具有所述第二预测值，则统计每种所述第二预测值对应的轮廓面积和，并将最大轮廓面积和对应的所述第二预测值，确定为所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据；如果每个所述矢量轮廓均不具有所述第二预测值，则从预设的第二候选值中随机确定第二目标值，并将所述第二目标值确定为所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据。
[0011]在一种实施方式中，所述目标属性包括屋顶类型属性、屋顶纹理属性、立面纹理属性中的一种或多种，所述建筑属性数据包括屋顶类型数据、屋顶纹理数据、立面纹理数据中的一种或多种。
[0012]在一种实施方式中，基于所述地理位置数据、所述建筑高度数据和所述归一化解译成果，构建所述城市建筑数据对应的建筑三维模型，包括：对于每个所述矢量轮廓组，根据该矢量轮廓组对应的所述建筑高度数据和所述地理位置数据内的每个定点位置信息进行拉伸建模，得到该矢量轮廓组对应的建筑立面三维白模；根据预设窗户宽度范围中随机确定该矢量轮廓组对应的目标窗户宽度数据，并基于所述目标窗户宽度数据、所述建筑高度数据确定目标放缩比例和纹理填充及重复规律；基于所述目标放缩比例和所述纹理填充及重复规律，将该矢量轮廓组对应的立面纹理数据映射至所述建筑立面三维白模，得到该矢量轮廓组对应的建筑立面三维模型；基于该矢量轮廓组对应的屋顶类型数据，在所述建筑立面三维模型的顶部生成建筑屋顶三维白模，并将该矢量轮廓组对应的屋顶纹理数据映射至所述建筑屋顶三维白模，得到该矢量轮廓组对应的建筑三维模型。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供一种城市建筑三维模型的构建装置，包括：数据获取模块，用于获取待构建的城市建筑数据；其中，所述城市建筑数据包括地理位置数据、建
筑高度数据和矢量轮廓；归一化模块，用于获取所述城市建筑数据对应的遥感解译成果，并对所述遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理得到归一化解译成果；其中，所述归一化解译成果包括至少一个矢量轮廓组和每个所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据，所述矢量轮廓组包括至少一个所述矢量轮廓；模型构建模块，用于基于所述地理位置数据、所述建筑高度数据和所述归一化解译成果，构建所述城市建筑数据对应的建筑三维模型。
[0014]第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项所述的方法。
[0015]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种城市建筑三维模型的构建方法，其特征在于，包括：获取待构建的城市建筑数据；其中，所述城市建筑数据包括地理位置数据、建筑高度数据和矢量轮廓；获取所述城市建筑数据对应的遥感解译成果，并对所述遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理得到归一化解译成果；其中，所述归一化解译成果包括至少一个矢量轮廓组和每个所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据，所述矢量轮廓组包括至少一个所述矢量轮廓；基于所述地理位置数据、所述建筑高度数据和所述归一化解译成果，构建所述城市建筑数据对应的建筑三维模型。2.根据权利要求1所述的城市建筑三维模型的构建方法，其特征在于，对所述遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理得到归一化解译成果，包括：对所述城市建筑数据中所述矢量轮廓进行分组，得到至少一个矢量轮廓组；分别对每个所述矢量轮廓组对应的遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理，得到每个所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据。3.根据权利要求2所述的城市建筑三维模型的构建方法，其特征在于，对所述城市建筑数据中所述矢量轮廓进行分组，得到至少一个矢量轮廓组，包括：对于所述城市建筑数据中每个所述矢量轮廓，判断该矢量轮廓是否与所述城市建筑数据中其他矢量轮廓相交；如果是，则将所述城市建筑数据中与该矢量轮廓相交的其他矢量轮廓，和该矢量轮廓划分为一个矢量轮廓组；如果否，则将该矢量轮廓划分为一个矢量轮廓组；和/或，对于所述城市建筑数据中每个所述矢量轮廓，计算该矢量轮廓与所述城市建筑数据中其他矢量轮廓之间的豪斯多夫距离是否小于预设距离阈值；如果是，则将所述城市建筑数据中与该矢量轮廓之间的所述豪斯多夫距离小于所述预设距离阈值的其他矢量轮廓，和该矢量轮廓划分为一个矢量轮廓组；如果否，则将该矢量轮廓划分为一个矢量轮廓组。4.根据权利要求2所述的城市建筑三维模型的构建方法，其特征在于，分别对每个所述矢量轮廓组对应的遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理，得到每个所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据，包括：如果所述矢量轮廓组中的矢量轮廓数量为1个，判断所述矢量轮廓对应的遥感解译成果中是否具有目标属性对应的第一预测值；如果是，则将所述第一预测值确定为所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据；如果否，则从预设的第一候选值中随机确定第一目标值，并将所述第一目标值确定为所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据。5.根据权利要求2所述的城市建筑三维模型的构建方法，其特征在于，分别对每个所述矢量轮廓组对应的遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理，得到每个所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据，还包括：如果所述矢量轮廓组中的矢量轮廓数量大于1个，判断所述矢量轮廓组中的每个所述矢量轮廓对应的遥感解译成果中是否具有目标属性对应的第二预测值；如...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇翔，王涛，张森，曹宁宁，赵文杰，
申请(专利权)人：航天宏图信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：