【技术实现步骤摘要】
室内三维模型生成方法及系统
本专利技术涉及三维建模
，特别涉及一种室内三维模型生成方法、一种计算机可读存储介质以及一种室内三维模型生成系统。
技术介绍
在室内三维建模的过程中，由于采集三维数据的设备自身的限制，以及室内环境的复杂性，往往会因为可移动物体(例如，桌子、柜子等)的遮挡而导致三维数据中墙面不完整，与现实出现偏差。相关技术中，在出现因可移动物体而导致的三维数据不准确问题时，多通过人工将三维数据与现实记录信息进行比对，并逐一对出错位置进行修改；这种方式由于人工的不确定性，容易导致错漏被忽略，并且，修改效率低下，耗费极大的人力和物力资源。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种室内三维模型生成方法，能够避免因可移动物体妨碍导致的三维点云缺失等问题对室内建模的影响，并对室内三维数据进行建模，同时，降低三维数据处理过程中所需要的人力和物力资源。本专利技术的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。本专利技术的第三个目的...
【技术保护点】
1.一种室内三维模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤；/n获取待建模的室内三维点云数据，并根据所述室内三维点云数据生成对应的二维图片；/n将所述二维图片输入到预先训练好的语义标注模型，以通过所述语义标注模型过滤所述二维图片中的干扰线，并提取所述二维图片的轮廓信息，以及根据所述轮廓信息对所述二维图片中的轮廓进行标注，以生成对应的室内二维模型；/n根据所述室内二维模型和所述室内三维点云数据生成所述待建模的室内三维点云数据对应的室内三维模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种室内三维模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤；
获取待建模的室内三维点云数据，并根据所述室内三维点云数据生成对应的二维图片；
将所述二维图片输入到预先训练好的语义标注模型，以通过所述语义标注模型过滤所述二维图片中的干扰线，并提取所述二维图片的轮廓信息，以及根据所述轮廓信息对所述二维图片中的轮廓进行标注，以生成对应的室内二维模型；
根据所述室内二维模型和所述室内三维点云数据生成所述待建模的室内三维点云数据对应的室内三维模型。
2.如权利要求1所述的室内三维模型生成方法，其特征在于，根据所述室内三维点云数据生成对应的二维图片，包括：
根据所述室内三维点云数据计算所有三维点坐标值中的X轴极值和Y轴极值，并根据所述X轴极值和Y轴极值、预设的网格数量计算每个网格的大小，以及根据所述每个网格的大小对所述二维图片进行网格化处理；
根据每个网格中包含的三维点的数量确定每个网格对应的灰度值，并根据每个网格对应的灰度值生成二维图片对应的灰度图，以便将所述灰度图输入到所述语义标注模型进行干扰线的过滤和轮廓的标注。
3.如权利要求2所述的室内三维模型生成方法，其特征在于，根据所述每个网格的大小对所述三维图片进行网格化处理，包括：
根据所述室内三维点云数据计算所有三维点坐标值中的Z轴极值，并去除Z轴坐标为所述Z轴极值的三维点，以及根据每个三维点的坐标值将去除Z轴极值三维点后的剩余三维点划分到对应的网格中。
4.如权利要求1所述的室内三维模型生成方法，其特征在于，在将所述二维图片输入到预先训练好的语义标注模型之前，还包括：
根据所述二维图片的大小和预设的切分规格对所述二维图片进行切分，以生成多个切分图片，以便将所述切分图片输入到预先训练好的语义标注模型进行干扰线的过滤和轮廓标注。
5.如权利要求2所述的室内三维模型生成方法，其特征在于，每个网格的大小根据以下公式计算：
其中，dw表示每个网格的宽度，dh表示每个网格的长度，W表示每一行网格的数量，H表示每一列网格的数量，maxX表示所有三维点坐标值中X轴的最大值，minX表示所有三维点坐标值中X轴的最小值，maxY表示所有三维点坐标值中Y轴的最大值，minY表示所有三维点坐标值中Y轴的最小值。
6.如...
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