基于广义点云的三维建筑物信息模型构建与自动更新的方法技术

本发明专利技术公开了基于广义点云的三维建筑物信息模型构建与自动更新的方法，涉及建筑智能管理技术领域，增强房管部门的安全分析能力和房地产商房价评估的自控能力，为政府以及居民提供了一个进行决策和参与决策过程的有效工具，具体方案为：包括以下步骤：S1：基于语义分割和信息增强创建三维建筑物信息模型；S2：对三维建筑物信息模型自动更新。本发明专利技术利用激光扫描技术和倾斜摄影技术研究激光点云与倾斜影像的融合理解对象语义，首先对激光点云和倾斜影像进行特征提取，建立点云与影像在几何、辐射测量空间下的关联关系，利用结构关系约束下的特征匹配技术，实现交替的“能量传输”。

【技术实现步骤摘要】
基于广义点云的三维建筑物信息模型构建与自动更新的方法
本专利技术涉及建筑智能管理
，更具体地说，它涉及一种基于广义点云的三维建筑物信息模型构建与自动更新的方法。
技术介绍
根据当前可持续发展的社会背景和日益增加的建筑能耗的现状，以建筑物全生命周期管理为切入点，提出两对矛盾，即建筑行业高能耗的现状与可持续发展的时代主旋律的矛盾，以及相对落后的更新手段不能满足建筑可持续发展的要求的矛盾。随之所带来的典型问题之一就是城市建设和管理的难题日益尖锐起来，如大量居民楼及相应的配套设施及基础设施需要建设，为保障城市功能的良性运行，需有科学高效的城市规划及管理系统，这就使得“智慧城市”应运而生。三维建筑物信息模型在智慧城市建设过程中具有重要意义，但仅具有几何信息的缺陷限制了应用领域及应用用途。如何快速获取准确、可靠的基础地理空间信息一直以来都是相关领域的研究热点问题。虽然遥感技术是快速获取大范围基础地理空间信息的最主要手段，随着相应传感器硬件技术的飞速发展，人们对所提取信息的精确性和可靠性提出了越来越高的要求，单一数据源很难最大程度的满足实际的应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于广义点云的三维建筑物信息模型构建与自动更新的方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：基于语义分割和信息增强创建三维建筑物信息模型，具体包括以下步骤：/nS101：不同数据源的特征提取；/nS102：将激光点云与倾斜影像进行特征融合，通过形状预测和视觉填充实现对象的语义信息增强；/nS103：基于语义分割和信息增强创建三维建筑物信息模型；/nS2：对三维建筑物信息模型自动更新，具体包括以下步骤：/nS201：基于深度学习提取要素；/nS202：建立建筑物的实体对象构件库；/nS203：基于神经网络的更新策略判断模型，实现三维建筑物信息模型自动更新。/n

【技术特征摘要】
1.基于广义点云的三维建筑物信息模型构建与自动更新的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：基于语义分割和信息增强创建三维建筑物信息模型，具体包括以下步骤：
S101：不同数据源的特征提取；
S102：将激光点云与倾斜影像进行特征融合，通过形状预测和视觉填充实现对象的语义信息增强；
S103：基于语义分割和信息增强创建三维建筑物信息模型；
S2：对三维建筑物信息模型自动更新，具体包括以下步骤：
S201：基于深度学习提取要素；
S202：建立建筑物的实体对象构件库；
S203：基于神经网络的更新策略判断模型，实现三维建筑物信息模型自动更新。


2.根据权利要求1所述的基于广义点云的三维建筑物信息模型构建与自动更新的方法，其特征在于，所述S102过程中，激光点云与倾斜影像进行特征融合具体包括以下步骤：
T1：基于颜色分割提取倾斜影像特征，获得三维信息、纹理信息和灰度信息，给定一个颜色信息数据集{Ci(Ri,Gi,Bi)}，通过深度学习得到一组分割块S{Sk|Sk(Ck1,Ck2,…Ckn)}，在每个分割块中提取特征；
T2：基于激光强度提取点云特征，利用顾及八领域强度变化阈值的改进中值滤波的方法提取点云特征；
T3：基于特征建立点云与影像的关联关系，通过特征建立结构关系，在结构关系约束下建立视觉匹配模型；
T4：在有时间基准源条件下，将时间信息归算到统一的时间轴下。


3.根据权利要求2所述的基于广义点云的三维建筑物信息模型构建与自动更新的方法，其特征在于，所述T1过程中，在每个分割块中提取特征的过程中，当出现高相似度的特征时，通过距离、方向和领域信息，进一步对特征进行提取。


4.根据权利要求2所述的基于广义点云的三维建筑物信息模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：何桂珍，聂启祥，张申强，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：江西;36