一种三维建筑模型构建方法技术

本发明专利技术提供了一种三维建筑模型构建方法

【技术实现步骤摘要】
一种三维建筑模型构建方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及城市规划领域，特别是涉及一种三维建筑模型构建方法
、
系统及设备
。

技术介绍

[0002]在大规模的城市重点工程不断涌现的背景下，传统的二维地理信息可视化效果差
、
空间分析能力不足已无法有效满足城市精准治理
、
科学规划和智能管控的需要
。
城市三维模型通过直观
、
立体
、
真实的展示城市地物要素，可为城市数字化建设
、
现代化治理提供精准可靠的三维空间框架和分析基础数据，是实景三维建设的重要组成部分，对于城市规划与管理
、
城市交通
、
应急响应
、
导航等各个领域都具有重要作用
。
[0003]城市三维模型作为实景三维建设的重要组成部分，包含建筑物轮廓
、
高度
、
位置等基础信息，随着深度学习技术与遥感技术深度融合发展，“遥感
+AI”的方式为快速获取建筑物的轮廓提供了可能
。
但受卫星传感器姿态影响，卫星侧视成像会导致原始影像发生几何形变，建筑物在正射影像中常表现为顶底偏移的现象，基于正射影像提取的轮廓与实际也存在位置偏移
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种三维建筑模型构建方法
、
系统及设备，以解决现有所构建的城市三维模型与实际建筑存在偏差的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种三维建筑模型构建方法，包括：
[0007]根据多视立体卫星影像生成目标区域内各个建筑的三维点云；
[0008]将所述三维点云输入至卫星影像
Mesh
模型，生成所述目标区域的真正射影像；所述卫星影像
Mesh
模型是根据探测区域内各个建筑的三维点云构建的；所述探测区域包括所述目标区域；
[0009]将所述真正射影像输入至深度学习模型中，生成规则化后的建筑轮廓；
[0010]根据所述规则化后的建筑轮廓以及归一化数字表面模型构建三维建筑模型；所述归一化数字表面模型是根据所述目标区域内各个建筑的三维点云构建的；所述三维建筑模型用于表征所述目标区域内建筑的分布情况
。
[0011]可选的，根据多视立体卫星影像生成目标区域内各个建筑的三维点云，具体包括：
[0012]利用所述多视立体卫星影像，采用尺度不变特征变换匹配连接点，并结合所述目标区域内的控制点进行光束法区域网平差，生成单幅核线影像；
[0013]采用金字塔搜索策略以及半全局立体匹配算法逐像素搜索所述单幅核线影像的同名点，生成多视影像视差图；
[0014]集合平差后的有理多项式系数，根据所述多视影像视差图生成所述目标区域内各个建筑的三维点云
。
[0015]可选的，所述卫星影像
Mesh
模型的构建过程具体包括：
[0016]采用
Delaunay
曲面重构算法对所述三维点云进行三角剖分，构建三角网；
[0017]利用有理函数模型计算所述三角网内有纹理面片的像素坐标；
[0018]根据所述像素坐标构建纹理图像和所述三角网内曲面点之间的的纹理映射关系；
[0019]修正所述三角网的阴影和遮挡区域错误，根据所述纹理映射关系构建所述卫星影像
Mesh
模型
。
[0020]可选的，将所述真正射影像输入至深度学习模型中，生成规则化后的建筑轮廓，具体包括：
[0021]在所述深度学习模型的基础上，根据所述真正射影像提取初始建筑轮廓栅格；
[0022]对所述初始建筑轮廓栅格进行形态学开运算处理，生成第一建筑栅格；
[0023]对所述第一建筑栅格进行形态学闭运算处理，生成第二建筑栅格；
[0024]对所述第二建筑栅格进行建筑轮廓优化，生成初步优化后的建筑矢量；
[0025]获取所述初步优化后的建筑矢量的最小外接矩形，确定所述初步优化后的建筑矢量与所述最小外接矩形的第一比值；
[0026]根据所述第一比值确定规则化后的建筑轮廓
。
[0027]可选的，根据所述第一比值确定规则化后的建筑轮廓，具体包括：
[0028]判断所述第一比值是否大于设定阈值；
[0029]若是，确定所述最小外接矩形为规则化后的建筑轮廓；
[0030]若否，采用
Shi
‑
Tomasi
算法深度优化建筑物轮廓，生成规则化后的建筑轮廓
。
[0031]可选的，所述深度学习模型的构建过程具体包括：
[0032]获取建筑训练样本数据集；
[0033]基于真正射影像对所述建筑训练样本数据集中的建筑物进行标记；
[0034]基于具有标记的建筑训练样本数据集，使用交叉熵损失函数以及异步随机梯度下降方法训练所述深度学习模型，直至所述交叉熵损失函数达到设定阈值
。
[0035]可选的，根据所述规则化后的建筑轮廓以及归一化数字表面模型构建三维建筑模型，具体包括：
[0036]将所述三维点云输入至所述归一化数字表面模型中，生成建筑高度；其中，利用滤波方法构建所述归一化数字表面模型；
[0037]基于所述规则化后的建筑轮廓，去除所述建筑轮廓范围所述建筑高度中的离群建筑高度；
[0038]将所述建筑轮廓范围内剩余的建筑高度的中位数作为最终建筑高度；
[0039]根据所述规则化后的建筑轮廓以及所述最终建筑高度构建三维建筑模型
。
[0040]一种三维建筑模型构建系统，包括：
[0041]三维点云生成模块，用于根据多视立体卫星影像生成目标区域内各个建筑的三维点云；
[0042]真正射影像生成模块，用于将所述三维点云输入至卫星影像
Mesh
模型，生成所述目标区域的真正射影像；所述卫星影像
Mesh
模型是根据探测区域内各个建筑的三维点云构建的；所述探测区域包括所述目标区域；
[0043]规则化后的建筑轮廓生成模块，用于将所述真正射影像输入至深度学习模型中，生成规则化后的建筑轮廓；
[0044]三维建筑模型构建模块，用于根据所述规则化后的建筑轮廓以及归一化数字表面模型构建三维建筑模型；所述归一化数字表面模型是根据所述目标区域内各个建筑的三维点云构建的；所述三维建筑模型用于表征所述目标区域内建筑的分布情况
。
[0045]一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述三维建筑模型构建方法
。
[0046]一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种三维建筑模型构建方法，其特征在于，包括：根据多视立体卫星影像生成目标区域内各个建筑的三维点云，具体包括：利用所述多视立体卫星影像，采用尺度不变特征变换匹配连接点，并结合所述目标区域内的控制点进行光束法区域网平差，生成单幅核线影像；采用金字塔搜索策略以及半全局立体匹配算法逐像素搜索所述单幅核线影像的同名点，生成多视影像视差图；金子塔搜索策略运用所述单幅核线影像，由粗到精对影像金子塔的每一层进行特征点搜索匹配，直至所述单幅核线影像完成匹配；集合平差后的有理多项式系数，根据所述多视影像视差图生成所述目标区域内各个建筑的三维点云；将所述三维点云输入至卫星影像
Mesh
模型，生成所述目标区域的真正射影像；所述卫星影像
Mesh
模型是根据探测区域内各个建筑的三维点云构建的；所述探测区域包括所述目标区域；将所述真正射影像输入至深度学习模型中，生成规则化后的建筑轮廓；根据所述规则化后的建筑轮廓以及归一化数字表面模型构建三维建筑模型；所述归一化数字表面模型是根据所述目标区域内各个建筑的三维点云构建的；所述三维建筑模型用于表征所述目标区域内建筑的分布情况
。2.
根据权利要求1所述的三维建筑模型构建方法，其特征在于，所述卫星影像
Mesh
模型的构建过程具体包括：采用
Delaunay
曲面重构算法对所述三维点云进行三角剖分，构建三角网；利用有理函数模型计算所述三角网内有纹理面片的像素坐标；根据所述像素坐标构建纹理图像和所述三角网内曲面点之间的的纹理映射关系；修正所述三角网的阴影和遮挡区域错误，根据所述纹理映射关系构建所述卫星影像
Mesh
模型
。3.
根据权利要求1所述的三维建筑模型构建方法，其特征在于，将所述真正射影像输入至深度学习模型中，生成规则化后的建筑轮廓，具体包括：在所述深度学习模型的基础上，根据所述真正射影像提取初始建筑轮廓栅格；对所述初始建筑轮廓栅格进行形态学开运算处理，生成第一建筑栅格；对所述第一建筑栅格进行形态学闭运算处理，生成第二建筑栅格；对所述第二建筑栅格进行建筑轮廓优化，生成初步优化后的建筑矢量；获取所述初步优化后的建筑矢量的最小外接矩形，确定所述初步优化后的建筑矢量与所述最小外接矩形的第一比值；根据所述第一比值确定规则化后的建筑轮廓
。4.
根据权利要求3所述的三维建筑模型构建方法，其特征在于，根据所述第一比值确定规则化后的建筑轮廓，具体包括：判断所述第一比值是否大于设定阈值；若是，确定所述最小外接矩形为规则化后的建筑轮廓；若否，采用
Shi
‑
Tomasi
算法深度优化建筑物轮廓，生成规则化后的建筑轮廓

【专利技术属性】
技术研发人员：李炫，李永鑫，袁野，刘立，唐伟，韩艳，
申请(专利权)人：自然资源部第三地理信息制图院，
类型：发明
国别省市：