基于人工智能的空间对象识别及建模方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于人工智能的空间对象识别及建模方法和系统，属于三维建模技术领域。其中，基于人工智能的空间对象识别及建模方法包括：根据预先获取的数据生成建模目标的初步轮廓模型；结合建模目标的初步轮廓模型，从激光扫描点云数据或者DSM数据中提取特征角点；查找已有的模型部件库中是否存在与特征角点相匹配的模型部件；如果是，从模型部件库中调取所述模型部件，构建建模目标的模型。本发明专利技术实施例提供的基于人工智能的空间对象识别及建模方法和系统，对于获取的激光扫描点云数据或DSM数据进行预处理后，提取有效的特征角点与已存在的建筑部件模型库进行匹配，如果匹配成功，则无需多余计算，直接调用模型库模型建模，在很大程度上提高了构建建筑模型的效率，并且不会因为建筑部件结构复杂而出现计算故障。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的空间对象识别及建模方法和系统
本专利技术涉及三维建模
，具体而言，涉及一种基于人工智能的空间对象识别及建模方法和系统。
技术介绍
在根据扫描激光点云数据或DSM(DigitalSurfaceModel，数字表面模型)数据进行城市基于人工智能的空间对象识别及建模的过程中，现有的建模方式主要有两种。第一种是直接根据激光点云数据人工手动提取建筑的整体轮廓线，该方法主要依靠人工优化建筑轮廓提取来提高建筑结构的准确性。第二种是对建筑物点云数据进行分层，然后对相似层进行依次计算与聚类，将一个整体建筑分成不同的组成部分，然后分别去建模，这种方式从根本上来说也是根据每次输入的激光点云数据对建筑进行整体轮廓建模，且是完全依赖计算机自动计算。专利技术人在进行本专利技术的过程中发现，现有的根据激光点云数据建模的方法，均需要对输入的所有点云数据进行遍历、分析、处理、提取，这对大规模建模时的处理效率是一个很大的考验。首先，每次对数据的分析需要耗费大量时间，在实际项目应用中难以保证其效率；第二，在遇到房顶结构、建筑部件结构复杂的情况时，可能会因算法的不适出现计算故障等情况。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种基于人工智能的空间对象识别及建模方法和系统，可以提高构建建筑模型的效率。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的空间对象识别及建模方法，包括：根据预先获取的激光扫描点云数据或DSM数据，生成建模目标的初步轮廓模型；结合建模目标的初步轮廓模型，从激光扫描点云数据或DSM数据数据中，提取特征角点；查找已有的模型部件库中是否存在与所述特征角点相匹配的模型部件；如果是，从所述模型部件库中调取所述模型部件，构建建模目标的模型。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：如果已有的模型部件库中不存在与所述特征角点相匹配的模型部件，则根据所述激光扫描点云数据或DSM数据生成所述建模目标的模型部件，保存至所述模型部件库中。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据所述激光扫描点云数据生成所述建模目标的模型部件的步骤，包括：对所述激光扫描点云数据进行分层；对相似层进行聚类；根据聚类后的点云数据，生成所述建模目标的模型部件。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，根据预先获取的激光扫描点云数据或DSM数据，生成建模目标的初步轮廓模型的步骤，包括：从预先获取的激光扫描点云数据或DSM数据中，提取建模目标的轮廓信息；结合激光扫描点云数据或DSM数据，根据所述建模目标的轮廓信息，生成建模目标的初步轮廓模型。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，建立所述模型部件库的步骤，包括：根据预先采集的已有建筑的激光扫描点云数据或DSM数据，生成多种建筑构件的屋顶模型部件；将所述多种建筑构件的屋顶模型部件按类别进行存储，建立模型部件库。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，查找已有的模型部件库中是否存在与所述特征角点相匹配的模型部件的步骤，包括：将所述特征角点经过平移、旋转或缩放，与所述模型部件库中的模型部件一一进行迭代匹配。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于人工智能的空间对象识别及建模系统，包括：轮廓模型生成模块，用于根据预先获取的激光扫描点云数据或DSM数据，生成建模目标的初步轮廓模型；特征点提取模块，用于从所述建模目标的初步轮廓模型中提取特征角点；模型构建模块，用于查找已有的模型部件库中是否存在与所述特征角点相匹配的模型部件；如果是，从所述模型部件库中调取所述模型部件，构建建模目标的模型。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述系统还包括：模型部件添加模块，用于如果已有的模型部件库中不存在与所述特征角点相匹配的模型部件，则根据所述激光扫描点云数据或DSM数据生成所述建模目标的模型部件，保存至所述模型部件库中。结合第二方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述模型部件添加模块，还用于：对所述激光扫描点云数据进行分层；对相似层进行聚类；根据聚类后的点云数据，生成所述建模目标的模型部件。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述系统还包括：模型部件库建立模块，用于根据预先采集的已有建筑的激光扫描点云数据或DSM数据，生成多种建筑构件的模型部件；将所述多种建筑构件的模型部件按类别进行存储，建立模型部件库。本专利技术实施例带来了以下有益效果：本专利技术实施例提供的基于人工智能的空间对象识别及建模方法和系统，对于获取的激光扫描点云数据或DSM数据进行预处理后，提取有效的特征角点与已存在的建筑部件模型库进行匹配，如果匹配成功，则无需多余计算，直接调用模型库模型建模，在很大程度上提高了构建建筑模型的效率，并且不会因为建筑部件结构复杂而出现计算故障。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例所提供的基于人工智能的空间对象识别及建模方法的流程图；图2为本专利技术另一实施例所提供的基于人工智能的空间对象识别及建模方法的流程图；图3为本专利技术一实施例所提供的基于人工智能的空间对象识别及建模系统的结构框图；图4为本专利技术另一实施例所提供的基于人工智能的空间对象识别及建模系统的结构框图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。针对现有的建筑建模方法每次对数据的分析需要耗费大量时间的问题，本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的空间对象识别及建模方法和系统，以下首先对本专利技术的基于人工智能的空间对象识别及建模方法进行详细介绍。实施例一本实施例提供了一种建筑构建方法。专利技术人发现，现在，城市建筑物结构主要包括房顶结构、建筑主体部件等，这些结构均是可重复、存在固定样式的。比如：平顶房、人字型房顶、单斜鞍型房、阁楼、阳台、门窗、平台、天井、建筑基础，柱子等。因此，本专利技术实施例了根据不同的建筑主体部件本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人工智能的空间对象识别及建模方法，其特征在于，包括：根据预先获取的激光扫描点云数据或DSM数据，生成建模目标的初步轮廓模型；结合建模目标的初步轮廓模型，从激光扫描点云数据或DSM数据中，提取特征角点；查找已有的模型部件库中是否存在与所述特征角点相匹配的模型部件；如果是，从所述模型部件库中调取所述模型部件，构建建模目标的模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的空间对象识别及建模方法，其特征在于，包括：根据预先获取的激光扫描点云数据或DSM数据，生成建模目标的初步轮廓模型；结合建模目标的初步轮廓模型，从激光扫描点云数据或DSM数据中，提取特征角点；查找已有的模型部件库中是否存在与所述特征角点相匹配的模型部件；如果是，从所述模型部件库中调取所述模型部件，构建建模目标的模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果已有的模型部件库中不存在与所述特征角点相匹配的模型部件，则根据所述激光扫描点云数据或DSM数据生成所述建模目标的模型部件，保存至所述模型部件库中。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述激光扫描点云数据生成所述建模目标的模型部件的步骤，包括：对所述激光扫描点云数据进行分层；对相似层进行聚类；根据聚类后的点云数据，生成所述建模目标的模型部件。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预先获取的激光扫描点云数据或DSM数据，生成建模目标的初步轮廓模型的步骤，包括：从预先获取的激光扫描点云数据或DSM数据中，提取建模目标的轮廓信息；根据所述建模目标的轮廓信息，结合激光扫描点云数据或DSM数据生成建模目标的初步轮廓模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立所述模型部件库的步骤，包括：根据预先采集的已有建筑的激光扫描点云数据或DSM数据，生成多种建筑构件的模型部件；将所述多种建筑构件的模型部件按类别进行存储，建...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘俊伟，黄栋，王娟，池梦群，
申请(专利权)人：泰瑞数创科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11