三维数据引擎平台制造技术

本申请涉及智能查询领域，其具体地公开了一种三维数据引擎平台，其通过采用基于深度学习的神经网络模型来提取出二维拍摄图像和备选三维实景虚拟模型在高维语义空间中的隐含特征，并基于匹配技术，以用户拍摄的二维图像作为检索查询，以此返回匹配度满足预定条件的三维实景虚拟模型。这样，能够提高检索查询与备选实景虚拟模型之间的匹配度判断的精准度，进而提高所述三维数据引擎平台的检索能力。进而提高所述三维数据引擎平台的检索能力。进而提高所述三维数据引擎平台的检索能力。

【技术实现步骤摘要】
三维数据引擎平台


[0001]本申请涉及智能查询领域，且更为具体地，涉及一种三维数据引擎平台。

技术介绍

[0002]实景三维(3D Real Scene)是对人类生产、生活和生态空间进行真实、立体、时序化反映和表达的数字虚拟空间，是新型基础测绘标准化产品，是国家新型基础设施建设的重要组成部分，为经济社会发展和各部门信息化提供统一的空间基底。实景三维地图使用比较广泛的方面是城市街景地图，相比于原有的二维地图有了更直观的表现力，避免了平面效果图视角单一，不能带来全方位感受的缺憾。
[0003]在实景三维的应用开发中，用户会拍摄二维图像并期望基于二维图像来得到被拍摄场景的三维实景虚拟模型，从而为客户带来全方面的视觉体验。例如，用户来到一个旅游景点，其在拍摄旅游景点的局部图像后，期待可以得到被拍摄地点的三维实景虚拟模型以提升其视觉体验。但是，目前还没有二维图像匹配三维虚拟模型的搜索方案。
[0004]因此，期待一种三维数据引擎平台。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维数据引擎平台，其特征在于，包括：输入查询接收模块，用于获取由用户提供的被摄地点的二维拍摄图像；查询特征提取模块，用于将所述二维拍摄图像通过作为特征提取器的第一卷积神经网络模型以得到二维拍摄特征矩阵；查询特征增强模块，用于将所述二维拍摄特征矩阵通过空间注意力模块以得到空间增强二维拍摄特征矩阵；备选实景虚拟模型调取模块，用于获取备选三维实景虚拟模型；模型特征提取模块，用于将所述备选三维实景虚拟模型通过使用三维卷积核的第二卷积神经网络模型以得到备选三维实景虚拟模型特征图；维度调制模块，用于对所述备选三维实景虚拟模型特征图进行沿通道维度的全局均值池化以得到备选三维实景虚拟模型特征矩阵；差异表达模块，用于计算所述空间增强二维拍摄特征矩阵相对于所述备选三维实景虚拟模型特征矩阵之间的转移矩阵作为分类特征矩阵；差异表达优化模块，用于基于所述空间增强二维拍摄特征矩阵和所述备选三维实景虚拟模型特征矩阵，对所述分类特征矩阵进行类中心偏移校正以得到优化分类特征矩阵；以及搜索结果生成模块，用于将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示备选三维实景虚拟模型与用户提供的二维拍摄图像之间是否匹配。2.根据权利要求1所述的三维数据引擎平台，其特征在于，所述查询特征提取模块，进一步用于：使用所述作为特征提取器的第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行沿通道维度的池化以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述作为特征提取器的第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述二维拍摄特征矩阵，所述作为特征提取器的第一卷积神经网络的第一层的输入为所述二维拍摄图像。3.根据权利要求2所述的三维数据引擎平台，其特征在于，所述查询特征增强模块，进一步用于：计算所述二维拍摄特征矩阵的沿空间维度的特征矩阵全局均值以得到空间特征向量；将所述空间特征向量输入Softmax激活函数以得到空间注意力权重特征向量；以及以所述空间注意力权重特征向量中各个位置的特征值作为权重分别对所述二维拍摄特征矩阵进行加权以得到所述空间增强二维拍摄特征矩阵。4.根据权利要求3所述的三维数据引擎平台，其特征在于，所述模型特征提取模块，进一步用于：使用所述使用三维卷积核的第二卷积神经网络模型的各层在层的正向传递...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍春望，
申请(专利权)人：深圳原世界科技有限公司，
类型：发明
国别省市：