一种倾斜摄影模型质量校验及优化方法技术

本发明专利技术涉及倾斜摄模型优化技术领域，具体公开了一种倾斜摄影模型质量校验及优化方法，是一种对倾斜摄影模型质量进行评估以及倾斜摄影模型质量进行优化的标准方法，具体的获取倾斜摄影模型，从倾斜摄影模型中按幅提取测绘矢量数据，从每幅测绘矢量数据提取若干三角面，对三角面按照设定规则进行缺陷检测，以获取每幅测绘矢量数据中三角面不完整的比率，以对倾斜摄影模型质量进行评估；将具有缺陷的三角面进行标注，标注后输入至神经网络模型进行迭代训练得到三角面的修复模型，通过三角面的修复模型将每一三角面的缺陷部分根据测绘矢量数据中的边界坐标对原三角网进行重构，以优化每一幅测绘矢量数据。化每一幅测绘矢量数据。化每一幅测绘矢量数据。

【技术实现步骤摘要】
一种倾斜摄影模型质量校验及优化方法


[0001]本专利技术涉及一种倾斜摄模型优化
，具体的涉及一种倾斜摄影模型质量校验及优化方法。

技术介绍

[0002]目前倾斜摄影模型，尤其Smart3D处理的倾斜摄影三维模型数据的组织方式一般是二进制存贮的、带有嵌入式链接纹理数据（.jpg）的OSGB格式。OSGB格式有助于按照分幅的形成来提取对应的测绘矢量数据，而对于模型的质量检验，也都是通过得到测绘矢量数据后进行点、线、面的单体数据进行检测，通过检测点、线、面的单体数据存在的缺陷来评估模型的质量。然而倾斜摄影模型的数据结构非常庞大，如果按照上述的方法来进行检测，需要大量的时间进行数据的整理和处理，且并没有形成一个统一的检测标准。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种倾斜摄影模型质量校验及优化方法。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了一种倾斜摄影模型质量校验及优化方法，包括如下步骤：获取倾斜摄影模型，从倾斜摄影模型中按幅提取测绘矢量数据，从每幅测绘矢量数据提取若干三角面，对三角面按照设定规则进行缺陷检测，以获取每幅测绘矢量数据中三角面不完整的比率，以对倾斜摄影模型质量进行评估。
[0005]将具有缺陷的三角面进行标注，标注后输入至神经网络模型进行迭代训练得到三角面的修复模型，通过三角面的修复模型将每一三角面的缺陷部分根据测绘矢量数据中的边界坐标对原三角网进行重构，以优化每一幅测绘矢量数据。
[0006]进一步地，所述设定规则是基于循环碰撞检测方法、三角面区域判断方法、三角面任意一个角交点闭合逻辑、三角面中任意两条线交点重合方法来对三角面进行缺陷检测。
[0007]进一步地，对三角面按照设定规则进行缺陷检测时，包括如下步骤：获取多个三角面中存在的缺陷形式，并模拟缺陷形式的至少一个检测路径。
[0008]将至少一个所述检测路径写入执行程序中进行循环检测，根据所述执行程序对三角面中存在的缺陷进行聚类。
[0009]进一步地，根据所述检测路径来标注所述执行程序，并使得执行程序对三角面进行缺陷检测后对检测的结果按照对应的标注符进行聚类。
[0010]进一步地，所述执行程序设置在处理器上，并基于处理器来进行运行。
[0011]进一步地，基于处理器来运行所述执行程序的方法包括：所述处理器为每一执行程序设定一个唯一的执行线程。
[0012]并根据检测任务的进行来动态的设定每一执行程序的优先级，并将执行程序的优先级实时同步至处理器，所述处理器对执行线程按照相同的优先级进行配置；并按照配置的优先级来激活对应的执行线程来运行相匹配的执行程序。
[0013]进一步地，根据检测任务的进行来动态的设定每一执行程序的优先级的方法包括：初始时，将每一执行程序的优先级系数设置为相同。
[0014]当检测任务进行后，按照对应的标注符获取每一执行程序的聚类结果。
[0015]以任务管理模块对类聚结果按照设定周期进行排列，按照排列的结果来设定执行程序的优先级。
[0016]进一步地，所述检测路径包括：基于循环碰撞检测方法所形成的检测路径。
[0017]基于三角面区域判断方法所形成的检测路径。
[0018]基于三角面任意一个角交点闭合逻辑所形成的检测路径。
[0019]基于三角面中任意两条线交点重合方法所形成的检测路径。
[0020]基于循环碰撞检测方法、三角面区域判断方法、三角面任意一个角交点闭合逻辑、三角面中任意两条线交点重合方法中的任意两个或者三个或四个组合所形成的检测路径。
[0021]进一步地，所述执行程序具有指令区和数据区。
[0022]所述指令区用于将所述检测路径写入执行代码。
[0023]所述数据区用于写入每一执行程序的优先级系数。
[0024]本申请通过建立一种对倾斜摄影模型质量进行评估以及倾斜摄影模型质量进行优化的标准方法，以传统技术中面特征的抽取为路径，将倾斜摄影数据进行分幅输出得到测绘矢量数据，再通过面特征对测绘矢量数据进行检测，本申请通过设定标准的检测路径，并将所述检测路径程序化，根据所述执行程序对三角面中存在的缺陷进行聚类，这种方式有利于对于不同的模型进行检测，由于已经包含目前已经公开的所有检测路径，且又对检测路径进行了程序化设置，使得标准化程度高，执行方便，能够提高对模型进行检测效率。
[0025]本申请通过将具有缺陷的三角面进行标注，标注后输入至神经网络模型进行迭代训练得到三角面的修复模型，通过三角面的修复模型将每一三角面的缺陷部分根据测绘矢量数据中的边界坐标对原三角网进行重构，以优化每一幅测绘矢量数据，从而对模型整体进行有效的优化。
附图说明
[0026]图1为本专利技术的方法流程图。
[0027]图2为本专利技术中对三角面按照设定规则进行缺陷检测时的方法流程图。
[0028]图3为本专利技术中基于处理器来运行所述执行程序的方法流程图。
[0029]图4为本专利技术中根据检测任务的进行来动态的设定每一执行程序的优先级的方法流程图。
具体实施方式
[0030]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0031]参照图1至图4，为实现上述目的，本专利技术提供了一种倾斜摄影模型质量校验及优化方法，包括如下步骤：获取倾斜摄影模型，从倾斜摄影模型中按幅提取测绘矢量数据，从每幅测绘矢量数据提取若干三角面，对三角面按照设定规则进行缺陷检测，以获取每幅测绘矢量数据中三角面不完整的比率，以对倾斜摄影模型质量进行评估。
[0032]将具有缺陷的三角面进行标注，标注后输入至神经网络模型进行迭代训练得到三角面的修复模型，通过三角面的修复模型将每一三角面的缺陷部分根据测绘矢量数据中的边界坐标对原三角网进行重构，以优化每一幅测绘矢量数据。
[0033]在上述中，对倾斜摄影模型按幅进行测绘矢量数据抽取，以及从测绘矢量数据中抽取面数据时，可以采用现有的知识图谱技术手段，在知识图谱中设定抽取的路径只包含面路径，将点、线路径舍弃，因为点、线最终都是形成面的主要要素，因此，相比于传统技术手段，本申请降低了对路径选择的数量，有利于检测效率的提高。
[0034]在上述中，所述设定规则是基于循环碰撞检测方法、三角面区域判断方法、三角面任意一个角交点闭合逻辑、三角面中任意两条线交点重合方法来对三角面进行缺陷检测。
[0035]在上述中，对三角面按照设定规则进行缺陷检测时，包括如下步骤：获取多个三角面中存在的缺陷形式，并模拟缺陷形式的至少一个检测路径。
[0036]将至少一个所述检测路径写入执行程序中进行循环检测，根据所述执行程序对三角面中存在的缺陷进行聚类。
[0037]在上述中，根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种倾斜摄影模型质量校验及优化方法，其特征在于，包括如下步骤：获取倾斜摄影模型，从倾斜摄影模型中按幅提取测绘矢量数据，从每幅测绘矢量数据提取若干三角面，对三角面按照设定规则进行缺陷检测，以获取每幅测绘矢量数据中三角面不完整的比率，以对倾斜摄影模型质量进行评估；将具有缺陷的三角面进行标注，标注后输入至神经网络模型进行迭代训练得到三角面的修复模型，通过三角面的修复模型将每一三角面的缺陷部分根据测绘矢量数据中的边界坐标对原三角网进行重构，以优化每一幅测绘矢量数据。2.根据权利要求1所述的倾斜摄影模型质量校验及优化方法，其特征在于，所述设定规则是基于循环碰撞检测方法、三角面区域判断方法、三角面任意一个角交点闭合逻辑、三角面中任意两条线交点重合方法来对三角面进行缺陷检测。3.根据权利要求1所述的倾斜摄影模型质量校验及优化方法，其特征在于，对三角面按照设定规则进行缺陷检测时，包括如下步骤：获取多个三角面中存在的缺陷形式，并模拟缺陷形式的至少一个检测路径；将至少一个所述检测路径写入执行程序中进行循环检测，根据所述执行程序对三角面中存在的缺陷进行聚类。4.根据权利要求3所述的倾斜摄影模型质量校验及优化方法，其特征在于，根据所述检测路径来标注所述执行程序，并使得执行程序对三角面进行缺陷检测后对检测的结果按照对应的标注符进行聚类。5.根据权利要求4所述的倾斜摄影模型质量校验及优化方法，其特征在于，所述执行程序设置在处理器上，并基于处理器来进行运行。6.根据权利要求5所述的倾斜摄影模...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙汉林，李兴，张世伟，王笛，段清天，谢继冉，
申请(专利权)人：山东翰林科技有限公司，
类型：发明
国别省市：