一种基于B/S架构的高精度实景三维模型处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于B/S架构的高精度实景三维模型处理方法，涉及实景三维建模技术领域，包括真实三维场景的BIM模型和倾斜摄影模型获取、通过B/S架构且采取GUP渲染方式对倾斜摄影模型和BIM模型进行渲染，将渲染后的倾斜摄影模型和BIM模型融合，得到实景三维模型；在三维实景平台下，实现道路设计的智能化选线；利用深度学习中的生成式对抗网络模型方法，进行建筑物外立面的构建，并在前端显示。本发明专利技术基于GPU与服务器渲染技术，将倾斜摄影数据和BIM数据模型融合在浏览器端进行浏览和访问，以提升了用户的浏览体验。基于实景三维模型，实现道路设计的智能化选线。利用B/S架构，实现用户的定制化需求，将实景三维和深度学习相结合，提高可视化效果。提高可视化效果。提高可视化效果。

【技术实现步骤摘要】
Network）模型方法，进行建筑物外立面的构建，并在前端显示：与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1、本专利技术所述的基于B/S架构的高精度实景三维模型处理方法，基于GPU与服务器渲染技术，将倾斜摄影模型和BIM数据模型融合在浏览器端进行浏览和访问，以提升了用户的浏览体验。
[0008]2、本专利技术所述的基于B/S架构的高精度实景三维模型处理方法，基于B/S架构的三维实景平台下进行智能道路选线，实现了智能优化选线和人机交互调整。
[0009]3、本专利技术所述的基于B/S架构的高精度实景三维模型处理方法，基于B/S架构，实现用户的定制化需求，将实景三维和深度学习相结合，实现平台的智能化，提高可视化效果。
附图说明
[0010]图1为本专利技术所述的基于B/S架构的高精度实景三维模型处理方法的流程示意图；图2为本专利技术通过B/S架构，采取GUP渲染方式生成实景三维模型的流程示意图；图3为本专利技术基于实景三维技术，实现道路设计的智能化选线的流程示意图；图4为本专利技术基于生成式对抗网络自动化构建建筑外立面的流程示意图。
具体实施方式
[0011]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，所描述的实施条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。
[0012]参照图1，一种基于B/S架构的高精度实景三维模型处理方法，包括以下步骤：步骤一，真实三维场景的BIM模型和倾斜摄影模型获取；1）采用倾斜摄影方法，结合外业实测的像控点坐标，基于SfM方法与密集匹配方法通过解析空中三角测量、不规则三角网及纹理、密集匹配构建映射后获取倾斜摄影模型；2）利用航拍摄影图像，对BIM模型进行自动纹理映射处理，生成室内外场景的BIM模型；步骤二，参照图1、2，通过B/S架构且采取GUP渲染方式对倾斜摄影模型和BIM模型进行渲染，将渲染后的倾斜摄影模型和BIM模型融合，得到实景三维模型；1）在B/S端将得到的新型农村三维实景的倾斜摄影模型数据和BIM模型数据结构转换为Cesium支持的3DTiles数据格式；2）利用Cesium地图引擎对倾斜摄影模型和BIM模型数据进行渲染；3）利用Cesium三维地球框架，对于倾斜摄影模型和BIM模型重叠的部分，对倾斜摄影模型进行裁剪；4）将BIM模型融合进裁剪后的倾斜摄影模型中，生成三维实景模型。
[0013]步骤三，参照图1、3，在三维实景平台下，实现道路设计的智能化选线；1）进行单个的重点地物单体化，赋予实际的属性信息；2）基于三维实景模型，结合单体化矢量文件、DEM、DLG、DOM等成果，建立空间数据
库，并在三维实景模型上进行直观展示；3）利用基于三维格网的路径搜索算法，以各种影响因素为约束条件，选择出与地形和周围环境相协调的最优线路；步骤四，参照图1、4，利用深度学习中的生成式对抗网络（GAN,Generative Adver
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sarial Network）模型方法，进行建筑物外立面的构建，并在前端显示：1）根据目标建筑物的风格，统一选择近人视角或者现实场景下的以建成区建筑整体为主题的实景图像作为目标图像；2）利用HED网络，自动化提取目标图像的“轮廓图”，作为约束条件1；3）通过对目标图像进行图像转换，获取“线稿图”，作为约束条件2；4）将轮廓图作为约束图像，线稿图作为目标图像，通过生成式对抗网络进行样本学习，得到第一个子网络；5）将线稿图作为约束图像，效果图作为目标图像，通过生成式对抗网络进行样本学习，得到第二个子网络；6）利用有限状态机，将得到的两个子网络整合，得到训练完成后的网络；6）将构建简单的建筑物模型输入该网络模型中，就能快速获得建筑物的效果渲染图，自动化生成与建成区风格类似的外立面建设方案，并在前端显示。
[0014]本专利技术的工作原理：进行新型农村规划时，传统的数字摄影测量方法无法获取高精度的纹理细节丰富的三维实景模型，数据融合方式单一，不能灵活的操作源数据且重复利用率低。以往的C/S端软件可拓展性差，难以满足当前用户的定制化需求问题。实景三维和人工智能的融合方式单一，可视化效果不佳。
[0015]本专利技术利用B/S架构提升实景三维浏览体验。HTML5和WebGL的出现为3D WebGIS创造出新的发展机遇，使得Web 3D技术与GIS技术的结合形成3D WebGIS成为GIS的一个重要发展方向。B/S架构目前被广泛应用在远程获取信息和数据管理等领域，在本专利技术进行新型农村规划中，B/S架构可以对数据结构进行转换，提升实景三维浏览体验。
[0016]同时，本专利技术在对建筑物外立面的构造进行处理时，根据建成区的风格为规划区内的建筑物构建外立面，利用深度学习算法，根据建成区图像资料，按照外观特征分类制作样本进行学习训练，自动生成与建成区风格相似的建筑外立面。深度学习在图像识别、目标检测、自然语言处理等领域被广泛应用，图像处理领域利用深度学习算法进行图片分类、目标检测等工作，与传统的解决方案相比，深度学习方法能达到更好的效果。
[0017]综上所述，基于GPU与服务器渲染技术，将倾斜摄影模型和BIM数据模型融合在浏览器端进行浏览和访问；基于B/S架构的三维实景平台下进行智能道路选线；基于B/S架构，将实景三维和深度学习方法相结合。便于在新型农村的规划时，结合经济基础、文化背景，进行因地制宜的新农村规划。
[0018]尽管参照前述实施例对本专利技术进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于B/S架构的高精度实景三维模型处理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.真实三维场景的BIM模型和倾斜摄影模型获取；采用倾斜摄影方法，结合外业实测的像控点坐标，基于SfM方法与密集匹配方法通过解析空中三角测量、不规则三角网及纹理、密集匹配构建映射后获取倾斜摄影模型；利用航拍摄影图像，对BIM模型进行自动纹理映射处理，生成室内外场景的BIM模型；S2.通过B/S架构且采取GUP渲染方式，对倾斜摄影模型和BIM模型进行渲染，将渲染后的倾斜摄影模型和BIM模型融合，得到实景三维模型；在B/S端将得到的新型农村三维实景的倾斜摄影模型数据和BIM模型数据结构转换为Cesium支持的3DTiles数据格式；利用Cesium地图引擎对倾斜摄影模型和BIM模型数据进行渲染；将BIM模型融合进裁剪后的倾斜摄影模型中，生成三维实景模型；S3.在三维实景平台下，实现道路设计的智能化选线；进行单个的重点地物单体化，赋予实际的属性信息；基于三维实景模型，结合单体化矢量文件、DEM、DLG、DOM等成果，建立空间数据库，并在三维实景模型上进行直观展示；利用基于三维格网的路径搜索算法，以各种影响因素为约束条件，选择...

【专利技术属性】
技术研发人员：周芷同，周羽，黄海菊，
申请(专利权)人：瞰融云计算科技盐城有限公司，
类型：发明
国别省市：