【技术实现步骤摘要】
一种三维不动产模型轻量化方法、系统及设备
[0001]本专利技术涉及三维模型轻量化处理
,具体为一种三维不动产模型轻量化方法、系统及设备。
技术介绍
[0002]随着社会经济的高速发展和城市发展模式的持续演变,城市中形成了大量复杂的建筑物,传统的二维地籍管理模式无法准确刻画不动产的三维空间和立体特性,发展三维地籍管理模式的需求日益迫切。其中,基于建筑施工图纸构建的三维不动产模型,建筑要素信息完整,可实现三维不动产对现实三维空间的表达,有效支撑三维不动产精细化管理。但大量精细化模型存在加载速度低且浏览不畅的问题,因此对模型进行轻量化处理是十分必要的。
[0003]基于建筑施工图纸构建的三维不动产模型本质上仍是建筑模型,现有技术中,对于建筑模型的轻量化方法集中在简化、压缩和渲染优化,但这些算法大多针对模型的空间数据,轻量化后所生成的建筑模型,虽然在空间数据体量上有所减少并呈现出一定的层级关系,但缺乏管理维度上的层次划分,因此难以满足三维地籍领域的管理需求。
技术实现思路
[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足,本专利技术提供了一种三维不动产模型轻量化方法、系统及设备,解决了现有技术缺乏管理维度上的层次划分,难以满足三维地籍领域的管理需求的问题。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现以上目的,本专利技术通过以下技术方案予以实现:
[0008]第一方面,提供了一种三维不动产模型轻量化方法,包括以下步骤:
[0009]要素 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种三维不动产模型轻量化方法,其特征在于,包括以下步骤:要素读取步骤,读取三维不动产模型的建筑要素信息;孔洞修补步骤,根据预设的要素规则将三维不动产模型的建筑要素信息按照不同层次进行提取和孔洞修补,生成多层次三维不动产模型;模型简化步骤,采用QEM边折叠算法对多层次三维不动产模型的建筑要素信息进行简化,生成对应的LOD模型;模型压缩步骤,采用Draco算法对LOD模型进行压缩,降低LOD模型的建筑要素信息体量,得到轻量化LOD模型;模型加载步骤,基于视点移动规则,并采用距离选择法和偏心率选择法,确定轻量化LOD模型分级加载方案。2.根据权利要求1所述的一种三维不动产模型轻量化方法,其特征在于:所述孔洞修补步骤中的孔洞修复包括:检测孔洞边界步骤,遍历三维不动产模型所有的顶点,获取一个顶点的邻接点以及邻接三角面元素的信息;比较该顶点的邻接点数和邻接三角面数,如果相等,读取邻接点,并继续遍历,如果不相等,则标记为边界点c并存入到边界点集合中,同时读取邻接点,重复对每个顶点进行上述操作,一直到边界点集合不再产生新的点;边界边首尾相连得到孔洞多边形;孔洞多边形三角化步骤,采用波前法生成初始的网格,使用边界点初始化波前,以当前边界为起点,不断向内产生三角形,重新更新波前,逐步收缩边界到波前为空为止;细化新增三角面步骤,使用高斯曲率细分孔洞网格的三角面,将弯曲程度较大区域的三角形细分成了多个小的三角形,平坦区域的三角面经过判断不进行细分操作。3.根据权利要求2所述的一种三维不动产模型轻量化方法,其特征在于:所述模型简化步骤中QEM边折叠算法包括初始化部分实现步骤和迭代部分实现步骤。4.根据权利要求3所述的一种三维不动产模型轻量化方法,其特征在于:所述初始化部分实现步骤具体包括:计算多层次三维不动产模型中顶点v与到该顶点一阶邻域三角面P的距离的平方之和,作为顶点的二次误差矩阵Q(v);令三角面的平面方程为ax+by+cz+d=0,其中a2+b2+c2=1,a,b,c,d是平面方程的系数,均为常数;x,y,z表示平面上点的坐标;一阶邻域三角面P则用平面方程的系数表示,即P=[a,b,c,d]
T
,则顶点v的二次误差矩阵Q(v)公式为:其中,plances是包含顶点v的三角形面的集合,K
p
是三角面P的一个4*4对称矩阵,表示如下:
任意选定一条边(v
i
,v
j
)进行边折叠,计算折叠后的新顶点v
bar
的二次误差矩阵Q(v
bar
)、折叠代价Δ(v
bar
)及其二次误差方程Δ(v):Q(v
bar
)=Q(v
i
)+Q(v
j
)其中,Q(v
i
)和Q(v
j
)利用顶点v
i
和v
j
带入顶点v的二次误差矩阵Q(v)公式计算可得,通过代入计算,可得出Δv为二次曲面方程,具体表示如下:Δ(v)=q
11
x2+2q
12
xy+2q
13
xz+2q
14
x+q
22
y2+2q
23
yz+2q
24
y+q
33
z2+2q
34
z+q
44
对新顶点的二次误差方程求偏导,计算出边的新顶点v
bar
坐标;5.根据权利要求4所述的一种三维不动产模型轻量化方法,其特征在于:所述迭代部分实现步骤具体包括:将边折叠误差进行排序,选取误差最小的边进行步骤进行边折叠,计算折叠后的新顶点v
bar
的二次误差矩阵Q(v
bar
)、折叠代价Δ(v
bar
)及其二次误差方程Δ(v):Q(v
bar
)=Q(v
i
)...
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