一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法及系统，该方法包括获取倾斜摄影单类型房屋数据，并构建训练集和验证集；利用训练集和验证集训练单基元屋顶分类模型；利用训练后的单基元屋顶分类模型对待分类的屋顶网格数据进行屋顶类型分类，得到屋顶网格数据对应的屋顶类型；提取屋顶网格数据的网格轮廓图，并解析对应屋顶参数信息；根据屋顶类型和屋顶参数信息重构单基元屋顶模型。本发明专利技术相比于人工的制作流程可以更好的快的实现屋顶的构建，对于自动化的过程可以有效的解决屋顶生成破面问题，不但可以批量化生成模型来减少了其中的时间和人力成本，同时可以重构出来干净又规范的这四种类型屋顶模型。净又规范的这四种类型屋顶模型。净又规范的这四种类型屋顶模型。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法及系统


[0001]本专利技术涉及三维重建
，具体涉及一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法及系统。

技术介绍

[0002]人生活在三维世界里，对世界的观察是三维的，与世界的交互也是三维的。我们的生产生活对数字化三维世界的表达与交互需求正不断升级。最好的体验是三维的，才有真实的体验，所以虚拟世界环境中每个物体都应该有一个三维模型。
[0003]利用倾斜摄影数据重构三维建筑mesh模型是目前构建虚拟世界的重要环节，目前三维重构方法生成mesh模型通常有一些缺陷。特别是由于屋顶本身的mesh网格模型三角面数较多，且可能存在由于屋顶一些杂物导致重建的网格畸变，且屋顶的种类很多且复杂，为重构屋顶加大了难度。
[0004]现阶段的解决上述问题的办法有两种人工方法和机器自动化方法，人工流程是参考mesh网格用软件绘制成屋顶形状，这个方法可以较为准确地还原屋顶结构，但是效率低且重复工作量极大，而对于目前已知的半自动、自动化模型重构流程来说建筑屋顶具有难归纳成体系，且重构出来的屋顶仍会存在破损的问题，无法满足很好的重构效果。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供了一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法及系统，以解决现有屋顶模型人工方法效率低且重复工作量大，半自动、自动化模型重构流程又难归纳成体系，且重构出来的屋顶仍会存在破损的问题。
[0006]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：第一方面，本专利技术提出了一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法，包括以下步骤：获取倾斜摄影单类型房屋数据，并构建训练集和验证集；利用训练集和验证集训练单基元屋顶分类模型；利用训练后的单基元屋顶分类模型对待分类的屋顶网格数据进行屋顶类型分类，得到屋顶网格数据对应的屋顶类型；提取屋顶网格数据的网格轮廓图，并解析对应屋顶参数信息；根据屋顶类型和屋顶参数信息重构单基元屋顶模型。
[0007]进一步地，所述获取倾斜摄影单类型房屋数据，并构建训练集和验证集，具体包括：获取倾斜摄影单类型房屋数据；从倾斜摄影单类型房屋数据中切割屋顶mesh网格数据，并进行人工标记分类；将分类后的屋顶mesh网格数据进行上采样，得到分类后的屋顶稠密点云数据；将分类后的屋顶稠密点云数据按照设定比例划分为训练集和验证集。
[0008]进一步地，所述利用训练集和验证集训练单基元屋顶分类模型，具体包括：采用pointnet++网络构建单基元屋顶分类模型；将训练集作为训练输入，通过采样层利用最远点采样进行随机采样，再通过分组层通过球查询的方式画一个设定半径的圆，并将每个圆里面的点云作为一组数据，进行每一组数据局部下的全局特征提取，再通过特征提取层逐层进行提取局部特征，最后通过全连接层学习得到平屋顶、单坡屋顶，双坡屋顶，四坡屋顶的四种屋顶类型的分类结果；利用验证集对训练的单基元屋顶分类模型进行验证，得到训练后的单基元屋顶分类模型。
[0009]进一步地，所述利用训练后的单基元屋顶分类模型对待分类的屋顶网格数据进行屋顶类型分类，得到屋顶网格数据对应的屋顶类型，具体包括：对待分类的屋顶网格数据进行上采样，得到屋顶稠密点云数据；所述利用训练后的单基元屋顶分类模型对屋顶稠密点云数据和屋顶网格数据进行屋顶类型分类，得到屋顶网格数据对应的屋顶类型。
[0010]进一步地，所述提取屋顶网格数据的网格轮廓图，并解析对应屋顶参数信息，具体包括：提取屋顶网格数据的网格轮廓图，并分别计算包围轮廓的最小外接矩形的中心、长度、宽度、旋转角度；根据屋顶网格数据中z轴的最高点坐标和最低点坐标计算屋顶厚度。
[0011]进一步地，所述提取屋顶网格数据的网格轮廓图，并解析对应屋顶参数信息，还包括：将分类为单坡屋顶，双坡屋顶或四坡屋顶的屋顶网格数据的法向量的xyz信息进行归一化，分别储存在图片的RGB三通道内，得到彩色俯视法向量图；采用超像素分割算法根据彩色俯视法向量图确定屋顶类型所对应的坡面数量的颜色块和每个块的颜色值，再将颜色值归一化得到屋顶坡度角。
[0012]进一步地，所述根据屋顶类型和屋顶参数信息重构单基元屋顶模型，具体包括：将分类为平屋顶的屋顶参数信息中长度和宽度作为重构屋顶的外轮廓，并结合屋顶厚度重构得到平屋顶的单基元屋顶模型，并根据中心点和旋转角度确定其位置和朝向。
[0013]进一步地，所述根据屋顶类型和屋顶参数信息重构单基元屋顶模型，具体包括：将分类为单坡屋顶，双坡屋顶或四坡屋顶的屋顶参数信息中长度和宽度作为重构屋顶的外轮廓，通过直骨架算法计算屋脊线分布，结合得到的屋顶坡度角计算屋脊高度，通过屋顶厚度计算屋顶的瓦片厚度，重构得到单坡屋顶，双坡屋顶或四坡屋顶的单基元屋顶模型，并根据中心点和旋转角度确定其位置和朝向。
[0014]第二方面，本专利技术提出了一种基于单基元解析的屋顶参数化重构系统，包括：分类模型训练模块，用于获取倾斜摄影单类型房屋数据，并构建训练集和验证集；利用训练集和验证集训练单基元屋顶分类模型；屋顶参数解析模块，用于利用训练后的单基元屋顶分类模型对待分类的屋顶网格数据进行屋顶类型分类，得到屋顶网格数据对应的屋顶类型；提取屋顶网格数据的网格轮廓图，并解析对应屋顶参数信息；单基元屋顶重构模块，用于根据屋顶类型和屋顶参数信息重构单基元屋顶模型。
[0015]本专利技术具有以下有益效果：本专利技术通过训练pointnet++来完成对平屋顶，单坡屋顶，双坡屋顶，四破屋顶这四类单基元屋顶类型的识别，再根据minAreaRect函数和超像素分割算法去解析对应屋顶中的参数，最后应用于houdini参数化生成脚本中完成相应的屋顶基元重构任务，相比于人工的制作流程可以更好的快的实现屋顶的构建，对于自动化的过程可以有效的解决屋顶生成破面问题，不但可以批量化生成模型来减少了其中的时间和人力成本，同时可以重构出来干净又规范的这四种类型屋顶模型。
附图说明
[0016]图1为本专利技术实施例1中一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例2中一种基于单基元解析的屋顶参数化重构系统的结构示意图。
具体实施方式
[0017]下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。
[0018]实施例1如图1所示，本专利技术实施例提供了一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法，包括以下步骤S1至S5：S1、获取倾斜摄影单类型房屋数据，并构建训练集和验证集；在本专利技术的一个可选实施例中，本专利技术获取倾斜摄影单类型房屋数据，并构建训练集和验证集，具体包括：获取倾斜摄影单类型房屋数据；从倾斜摄影单类型房屋数据中切割屋顶mesh网格数据，并进行人工标记分类；将分类后的屋顶mesh网格数据进行上采样，得到分类后的屋顶稠密点云数据；将分类后的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法，其特征在于，包括以下步骤：获取倾斜摄影单类型房屋数据，并构建训练集和验证集；利用训练集和验证集训练单基元屋顶分类模型；利用训练后的单基元屋顶分类模型对待分类的屋顶网格数据进行屋顶类型分类，得到屋顶网格数据对应的屋顶类型；提取屋顶网格数据的网格轮廓图，并解析对应屋顶参数信息；根据屋顶类型和屋顶参数信息重构单基元屋顶模型。2.根据权利要求1所述的一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法，其特征在于，所述获取倾斜摄影单类型房屋数据，并构建训练集和验证集，具体包括：获取倾斜摄影单类型房屋数据；从倾斜摄影单类型房屋数据中切割屋顶mesh网格数据，并进行人工标记分类；将分类后的屋顶mesh网格数据进行上采样，得到分类后的屋顶稠密点云数据；将分类后的屋顶稠密点云数据按照设定比例划分为训练集和验证集。3.根据权利要求1所述的一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法，其特征在于，所述利用训练集和验证集训练单基元屋顶分类模型，具体包括：采用pointnet++网络构建单基元屋顶分类模型；将训练集作为训练输入，通过采样层利用最远点采样进行随机采样，再通过分组层通过球查询的方式画一个设定半径的圆，并将每个圆里面的点云作为一组数据，进行每一组数据局部下的全局特征提取，再通过特征提取层逐层进行提取局部特征，最后通过全连接层学习得到平屋顶、单坡屋顶，双坡屋顶，四坡屋顶的四种屋顶类型的分类结果；利用验证集对训练的单基元屋顶分类模型进行验证，得到训练后的单基元屋顶分类模型。4.根据权利要求1所述的一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法，其特征在于，所述利用训练后的单基元屋顶分类模型对待分类的屋顶网格数据进行屋顶类型分类，得到屋顶网格数据对应的屋顶类型，具体包括：对待分类的屋顶网格数据进行上采样，得到屋顶稠密点云数据；所述利用训练后的单基元屋顶分类模型对屋顶稠密点云数据和屋顶网格数据进行屋顶类型分类，得到屋顶网格数据对应的屋顶类型。5.根据权利要求1所述的一种基于单基元解析的屋顶参数化重构方法，其特征在于，所述提取屋顶网...

【专利技术属性】
技术研发人员：张格梅，宋彬，白瑞哲，朱旭平，张宇，何文武，
申请(专利权)人：北京飞渡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：