一种三维模型轮廓缺失的自动补全方法技术

本发明专利技术提供了一种三维模型轮廓缺失的自动补全方法，包括如下步骤：步骤一、获取房屋完整平面户型图以及相应的三维模型；步骤二、基于深度学习技术分析房屋完整平面户型图，获取房屋二维平面信息；步骤三、对步骤一中的三维模型按一定步长且沿建筑高度方向进行切片处理，获取N个二维平面轮廓图；步骤四、通过深度学习技术分析步骤三中的N个二维平面轮廓图，获取相应的N个切片二维平面信息；本发明专利技术解决了现有三维模型修补方法效率低下、过程繁琐，与现实场景有一定差别等问题。与现实场景有一定差别等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种三维模型轮廓缺失的自动补全方法


[0001]本专利技术涉及三维模型轮廓修补
，具体涉及一种三维模型轮廓缺失的自动补全方法。

技术介绍

[0002]在使用结构光相机对房屋进行三维扫描和三维重建的时候，因为受到太阳光的影响，常常遇到数据缺失的问题(比如阳台处，窗户边等)，从而导致生成的三维模型轮廓不完整，极大的影响了模型的美观和后续业务的开发。而通过人工方式手动补全三维模型的轮廓费时费力，既增加了建模成本也不利于业务的大规模推广。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种三维模型轮廓缺失的自动补全方法，解决了现有三维模型修补方法效率低下、过程繁琐且成本较高等问题。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种三维模型轮廓缺失的自动补全方法，包括如下步骤：
[0005]步骤一、获取房屋完整平面户型图以及相应的三维模型；
[0006]步骤二、基于深度学习技术分析房屋完整平面户型图，获取房屋二维平面信息；
[0007]步骤三、对步骤一中的三维模型按一定步长且沿建筑高度方向进行切片处理，获取N个二维平面轮廓图；
[0008]步骤四、通过深度学习技术分析步骤三中的N个二维平面轮廓图，获取相应的N个切片二维平面信息；
[0009]步骤五、寻找对于整个房屋不变的，且所述房屋完整平面户型图与N个二维平面轮廓图中都可见的稳定重合点作为新坐标系的原点，以新坐标原点为桥接，将房屋二维平面信息和N个切片二维平面信息中的所有参数均变换至新坐标系下；
[0010]步骤六、将变换至新坐标系下的房屋二维平面信息和某个切片二维平面信息进行比对，获取对应二维平面轮廓图中缺失的二维轮廓信息，该缺失的二维轮廓信息为所缺失三维坐标点的平面坐标；
[0011]步骤七、将步骤六中缺失的二维轮廓信息转换至三维模型的原始坐标系下，之后将转换完成的缺失的二维轮廓信息加上步骤三中所述步长的信息后，加入三维模型中，完成对二维平面轮廓图的修补；
[0012]步骤八、重复步骤六至步骤七，以完成对三维模型轮廓的自动补全。
[0013]优选的，所述步骤五中通过搜索角点法获取新坐标系的原点。
[0014]优选的，所述搜索角点法获取新坐标系原点的步骤如下：
[0015]S1、以房屋完整平面户型图上某个角点CP
j
与某个二维平面轮廓图L
i
的某个角点CS
j
为同一个角点，且以该角点为坐标原点；
[0016]S2、将S1中房屋完整平面户型图与二维平面轮廓图所有角点坐标均转换到坐标原
点的坐标系下；
[0017]S3、对比除坐标原点以外的其他角点的重合度，得到针对二维平面轮廓图L
i
的某个角点CS
j
的重合度指标，以重合度指标最高的角点位置为新坐标系原点。
[0018]优选的，所述重合度指标公式如下：
[0019][0020]其中
[0021]其中如果CP
k
能找到相同坐标的对应角点CS
k
，则认为找到了匹配点，M
k
的取值则为1，否则M
k
的取值为0。Match是M
k
取值的总加和，因此Match的数值越大，就意味着房屋完整平面户型图与二维平面轮廓图的匹配度越高。
[0022]优选的，所述步骤五中以新坐标原点为桥接，将房屋二维平面信息和N个切片二维平面信息所有参数均变换至新坐标原点下，其坐标转换公式如下：
[0023][0024]式中，x
p
，y
p
为房屋完整平面户型图坐标系下的任意一点坐标；x
s
，y
s
为二维平面轮廓图坐标系下与之对应点的坐标；C
x
，C
y
为房屋完整平面户型图坐标系转换到二维平面轮廓图坐标系下的偏移数值。
[0025]优选的，所述步骤七中二维平面轮廓图的具体修补方式如下：
[0026]SS1、将缺失的二维轮廓信息从新坐标系转换至三维模型的原始坐标系下，得到二维轮廓信息在原始坐标系下新平面坐标数值；
[0027]SS2、将SS1中新平面坐标数值与切片的高度数值组合在一起，获取对应缺失点在三维模型原始坐标中完整的三维坐标信息；
[0028]SS3、将SS2中的三维坐标信息加入三维模型中，完成对相应二维平面轮廓图的修补。
[0029]优选的，所述步骤二中房屋二维平面信息包括墙体信息及轮廓角点信息，所述墙体信息包括起点位置坐标、终点位置坐标、线段位置。
[0030]优选的，所述步骤四中切片二维平面信息包括切片墙体信息及轮廓角点信息，所述墙体信息包括起点位置坐标、终点位置坐标、线段位置。
[0031]本专利技术的有益效果为：
[0032]利用房屋的房屋完整平面户型图，通过房屋完整平面户型图与每个二维平面轮廓图进行比对，获取每个二维平面轮廓图所缺失的二维轮廓信息，随后通过坐标系的转换，实现了对轮廓缺失的三维模型的自动化补全，既极大的改进了三维模型的外观效果，也极大的节省了人力物力的投入降低三维建模的成本，有利于三维建模技术的大规模推广；此外，本申请还可通过控制二维平面轮廓图的数量，使重建后的三维模型更加完整细致。
具体实施方式
[0033]下面对本专利技术的优选实施例进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限制本专利技术。
[0034]实施例
[0035]本专利技术提供一种自动补全三维模型轮廓的方法，包括如下步骤：
[0036]步骤一、获取房屋完整平面户型图以及相应的三维模型；
[0037]步骤二、基于深度学习技术分析房屋完整平面户型图，获取房屋二维平面信息；通过深度学习技术，先以房屋完整平面户型图内任意位置为坐标原点，用于获取房屋轮廓的房屋二维平面信息，房屋二维平面信息包括墙体信息及轮廓角点信息，墙体信息包括起点位置坐标PP0
m
(x
p0m
，y
p0m
)，终点位置 PP1
m
(x
p1m
，y
p1m
)，线段位置，m＝1，2，3
…
；轮廓角点信息(CP
k
(x
pk
，y
pk
)，k＝1，2，3
…
)；
[0038]步骤三、对步骤一中的三维模型按一定步长且沿建筑高度方向进行切片处理，获取N个二维平面轮廓图；本实施例中三维模型为残缺三维模型，对三维模型数据进行分层处理，按一定步长h沿建筑的高度方向H对三维模型做切片处理，三维模型被切分为N＝H/h个二维平面轮廓图，本实施例以L
i
(i＝1....N)表述切分后的某个二维平面轮廓图；h数值越小，房屋的切片越多，重本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维模型轮廓缺失的自动补全方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、获取房屋完整平面户型图以及相应的三维模型；步骤二、基于深度学习技术分析房屋完整平面户型图，获取房屋二维平面信息；步骤三、对步骤一中的三维模型按一定步长且沿建筑高度方向进行切片处理，获取N个二维平面轮廓图；步骤四、通过深度学习技术分析步骤三中的N个二维平面轮廓图，获取相应的N个切片二维平面信息；步骤五、寻找对于整个房屋不变的，且所述房屋完整平面户型图与N个二维平面轮廓图中都可见的稳定重合点作为新坐标系的原点，以新坐标原点为桥接，将房屋二维平面信息和N个切片二维平面信息中的所有参数均变换至新坐标系下；步骤六、将变换至新坐标系下的房屋二维平面信息和某个切片二维平面信息进行比对，获取对应二维平面轮廓图中缺失的二维轮廓信息，该缺失的二维轮廓信息为所缺失三维坐标点的平面坐标；步骤七、将步骤六中缺失的二维轮廓信息转换至三维模型的原始坐标系下，之后将转换完成的缺失的二维轮廓信息加上步骤三中所述步长的信息后，加入三维模型中，完成对二维平面轮廓图的修补；步骤八、重复步骤六至步骤七，以完成对三维模型轮廓的自动补全。2.根据权利要求1所述的一种三维模型轮廓缺失的自动补全方法，其特征在于：所述步骤五中通过搜索角点法获取新坐标系的原点。3.根据权利要求2所述的一种三维模型轮廓缺失的自动补全方法，其特征在于：所述搜索角点法获取新坐标系原点的步骤如下：S1、以房屋完整平面户型图上某个角点CP
j
与某个二维平面轮廓图L
i
的某个角点CS
j
为同一个角点，且以该角点为坐标原点；S2、将S1中房屋完整平面户型图与二维平面轮廓图所有角点坐标均转换到坐标原点的坐标系下；S3、对比除坐标原点以外的其他角点的重合度，得到针对二维平面轮廓图L
...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄敏生，高翔，
申请(专利权)人：众趣北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：