基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法技术

本发明专利技术提出一种基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法，将城市三维模型进行垂直投影生成栅格化的

【技术实现步骤摘要】
基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法


[0001]本专利技术属于测绘
，特别涉及到一种基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法
。

技术介绍

[0002]《
实景三维中国建设技术大纲（
2021
版）
》
引起了测绘地理信息行业的广泛关注，随着新型基础测绘的理念逐渐普及以及实景三维中国的技术与标准体系的不断完善，各级建设路径逐渐清晰，实景三维作为新型基础测绘标准化产品逐渐成为行业聚焦
。
[0003]建筑物单体化是新型基础测绘的概念中相当重要的一部分，也是城市信息语义化的基础；城市建筑单体化有多个表达形式，有通过建筑物外轮廓在城市倾斜模型中使用模型切割方法直接将建筑物切割下来的切割单体化，也有通过人工手动作业，通过三维编辑软件，结合城市三维模型，生产出建筑物的单体化模型的手工单体化；但是上述方法均有明显的缺点：切割单体化运行效率高，可以全自动化大规模并行生产，但是切割单体化的结果本质上和倾斜模型具有相同的分辨率，导致单个建筑物的数据量相对较大，应用于城市级别的场景时往往整个城市的单体化建筑数据量级将达到
TB
甚至
PB
级别，这样的数据级别无论是存储管理还是加载演示都是极大的负荷；手工单体化细节保持完好，几何结构也能最大程度简化以压缩数据量，广泛地应用于各个展示平台中，但是由于手工单体化自动化程度低，将产生大量的人力成本负担，往往需要大量的从业人员长期投入，导致生产周期拉长
。
[0004]根据
《
城市三维模型快速构建工作方案
》
中提出的
LOD1.0
，
LOD1.3
，
LOD2.0
级别建筑物单体化成果需求，城市建筑物的轻量化体框模型（
LOD1.0
，
LOD1.3
，
LOD2.0
）的生成方法逐渐成为测绘领域中的焦点技术
。
传统的模型简化方法主要存在简化力度很难控制（
QEM
，
Quadric Error Metrics
），以及简化特征丢失（拉普拉斯平滑简化算法）等等问题
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出一种基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法，使用城市三维模型和二维数字线划图作为数据源，能全自动且高效的并行生产建筑物的体框模型，大幅减少人工参与度，同时尽可能的保留了城市建筑物的顶面特征，为城市三维信息展示的单体化和语义化提供更好的数据基底
。
[0006]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法，包括：
S1、
将城市三维模型进行垂直投影生成栅格化的
DSM
数据；
S2、
使用二维数字线划图裁切出栅格化的
DSM
数据的每个建筑物的局部
DSM
数据；
S3、
对每个建筑物的局部
DSM
数据并行进行下列步骤
S4
‑
S8
的处理；
S4、
使用建筑物的局部
DSM
数据生成建筑物的顶面点云数据；
S5、
对顶面点云数据进行预处理，使用点云的离群滤波去除孤立点，使用点云双边
滤波去噪方法进行初步点云去噪处理；
S6、
使用双重聚类对建筑物的顶面点云进行特征分割，将建筑物分割为多个局部部件；
S7、
局部部件使用基于平面特征空间分割方法以及基于拟合能量函数的混合线性模型的最优优化方法生成局部部件的体框模型；
S8、
建筑物的所有的局部部件进行空间布尔并运算，合并的结果即为建筑物的体框模型
。
[0007]进一步的，步骤
S1
中，将原始的城市三维模型数据使用三角面线性内插算法转化为栅格化的
DSM
数据
。
[0008]进一步的，步骤
S2
中，将栅格化的
DSM
数据的每个建筑物的局部
DSM
数据从整体的
DSM
数据中通过建筑物的数字线划图图版进行裁切，获取每个建筑物的局部
DSM
数据和自身的外轮廓数据
。
[0009]进一步的，步骤
S3
中，包括根据每个建筑物的局部
DSM
数据和外轮廓数据，获取建筑物的基本信息，每个建筑物单独独立处理
。
[0010]进一步的，步骤
S5
具体包括：
S51、
设定邻域
K
值，计算点云中每个点
K
邻域范围内点的距离，由此计算每个点与其
K
邻域范围内点的平均距离，然后计算每个点
K
邻域范围内点的距离与平均距离的差的平方的分布，计算该分布的中误差，将中误差大于阈值的点标记为孤立点，最后删除点云中的孤立点完成离群滤波算法；
S52、
根据每个点与其
K
邻域范围内点的平均距离计算每个点的法向量，使用
K
邻域范围的点拟合出一个拟合平面
S2，引入双边滤波调整距离的计算方法：；其中：
N(P)
为点
P
的
K
邻域，，
P'
是
P
点在
S2上的投影，为
P
的法向量，是
P
i
的法向量，
W
c
和
W
s
分别是不同标准差
σ
c
和
σ
s
的高斯核函数，分别代表空间域权重和特征域权重；计算每个点的
d
值，与阈值判断，大于阈值的则标记为噪点并删除，完成点云的双边滤波去噪
。
[0011]进一步的，步骤
S6
具体包括：
S61、
高程聚类：对建筑物的顶面点云数据以高程为聚类依据，将互相之间高程较为接近的点聚为一类：从某个种子点出发，遍历剩下的点，将其中与种子点高程差小于阈值的点加入到种子点的一类中形成种子点集，然后再对剩下的点遍历，将其中与种子点集中的所有点至少有一个点满足高程差小于阈值的点加入到种子点集中，如此循环，直至剩余的点中找不到满足条件的点加入种子点集，则本轮迭代结束；将种子点集中的点全部标记同一类；然后就从剩下的点中随机选择一个点作为新的种子点，重复上述过程，直至所有点都被标记，则完成了点云的高程聚类；
S62、
空间聚类：对高程聚类后的每一类的顶面点云数据，以空间距离为聚类依据，将互相之间空
间距离较为接近的点聚为一类：每一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法，其特征在于，包括：
S1、
将城市三维模型进行垂直投影生成栅格化的
DSM
数据；
S2、
使用二维数字线划图裁切出栅格化的
DSM
数据的每个建筑物的局部
DSM
数据；
S3、
对每个建筑物的局部
DSM
数据并行进行下列步骤
S4
‑
S8
的处理；
S4、
使用建筑物的局部
DSM
数据生成建筑物的顶面点云数据；
S5、
对顶面点云数据进行预处理，使用点云的离群滤波去除孤立点，使用点云双边滤波去噪方法进行初步点云去噪处理；
S6、
使用双重聚类对建筑物的顶面点云进行特征分割，将建筑物分割为多个局部部件；
S7、
局部部件使用基于平面特征空间分割方法以及基于拟合能量函数的混合线性模型的最优优化方法生成局部部件的体框模型；
S8、
建筑物的所有的局部部件进行空间布尔并运算，合并的结果即为建筑物的体框模型
。2.
根据权利要求1所述的基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法，其特征在于，步骤
S1
中，将原始的城市三维模型数据使用三角面线性内插算法转化为栅格化的
DSM
数据
。3.
根据权利要求1所述的基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法，其特征在于，步骤
S2
中，将栅格化的
DSM
数据的每个建筑物的局部
DSM
数据从整体的
DSM
数据中通过建筑物的数字线划图图版进行裁切，获取每个建筑物的局部
DSM
数据和自身的外轮廓数据
。4.
根据权利要求1所述的基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法，其特征在于，步骤
S3
中，包括根据每个建筑物的局部
DSM
数据和外轮廓数据，获取建筑物的基本信息，每个建筑物单独独立处理
。5.
根据权利要求1所述的基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法，其特征在于，步骤
S5
具体包括：
S51、
设定邻域
K
值，计算点云中每个点
K
邻域范围内点的距离，由此计算每个点与其
K
邻域范围内点的平均距离，然后计算每个点
K
邻域范围内点的距离与平均距离的差的平方的分布，计算该分布的中误差，将中误差大于阈值的点标记为孤立点，最后删除点云中的孤立点完成离群滤波算法；
S52、
根据每个点与其
K
邻域范围内点的平均距离计算每个点的法向量，使用
K
邻域范围的点拟合出一个拟合平面
S2，引入双边滤波调整距离的计算方法：；其中：
N(P)
为点
P
的
K
邻域，，
P'
是
P
点在
S2上的投影；为
P
的法向量，是
P
i
的法向量，
W
c
和
W
s
分别是不同标准差
σ
c
和
σ
s
的高斯核函数，分别代表空间域权重和特征域权重；计算每个点的
d
值，与阈值判断，大于阈值的则标记为噪点并删除，完成点云的双边滤波去噪
。6.
根据权利要求1所述的基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法，其特征在于，步骤
S6
具体包括：
S61、
高程聚类：对建筑物的顶面点云数据以高程为聚类依据，将互相之间高程较为接近的点聚为一类：从某个种子点出发，遍历剩下的点，将其中与种子点高程差小于阈值的点加入到种子点的一类中形成种子点集，然后再对剩下的点遍历，将其中与种子点集中的所有点至少有一个点满足高程差小于阈值的点加入到种子点集中，如此循环，直至剩余的点中找不到满足条件的点加入种子点集，则本轮迭代结束；将种子点集中的点全部标记同一类；然后就从剩下的点中随机选择一个点作为新的种子点，重复上述过程，直至所有点都被标记，则完成了点云的高程聚类；
S62、
空间聚类：对高程聚类后的每一类的顶面点云数据，以空间距离为聚类依据，将互相之间空间距离较为接近的点聚为一类：每一类的顶面点云数据，从某个种子点出发，遍历剩下的点，将其中与种子点空间距离小于阈值的点加入到种子点的一类中形成种子点集，然后再对剩下的点遍历，将其中与种子点集中的所有点至少有一个点满足空间距离小于阈值的点加入到种子点集中，如此循环，直至剩余的点中找不到满足条件的点加入种子点集，则本轮迭代结束；将种子点集中的点全部标记同一类；然后就从剩下的点中随机选择一个点作为新的种子点，重复上述过程，直至所有点都被标记，则完成了点云的空间聚类；
S63、
经过高程聚类再经过空间聚类后的点云，被分为多个聚类点集合，每个集合则视为一个局部部件
。7.
根据权利要求1所述的基于三维模型的城市建筑物轻量化体框模型的生成方法，其特征在于，步骤
S7
具体包括：
S701、
局部部件基底判断：首先对全部的局部部件进行按最低高程进行自下而上排序，然后按高程自下而上依次进行判断，最先满足局部部件点云的水平投影面积大于等于整个建筑物的水平面积的一定比例阈值即可判断为建筑物基底；如果全部局部部件都不满足上述条件，则利用所有局部部件中最低高程的部件的最低高程构造一个虚拟的水平面点云作为基底；
S702、
局部部件外轮廓生成：对于在步骤
S701
中判断为基底的局部部件，直接用建筑物的外轮廓作为基底局部部件的外轮廓；对于非基底的局部部件，先对局部部件的点云进行水平投影，投影到
XY
轴上，得到平面点云数据，再对所述平面点云数据进行
AlphaShape
算法，提取边界点，形成非基底的局部部件的外轮廓；
S703、
局部部件外轮廓后处理：对每个局部部件外轮廓用基底局部部件的外轮廓约束和矫正；
S704、
局部部件虚拟立面生成：使用一定采样间隔将局部部件的轮廓线的每个线段等分，然后从整个建筑物的最低高程开始，使用同样的采样间隔向上垂直采样，直到局部部件点云的最低点为止，每个采样点即为虚拟的立面点，然后与顶面点云进行合并；
S705、
局部部件增强型平面区域分割：通过基于能量函数的增强型的平面提取和区域分割算法进行平面特征的提取，将每个局部部件的点云区域分割为多个平面区域；
S706、
局部部件区域空间分割方案预处理整合以及空间分割：
每个局部部件的点云区域分割为多个平面区域，每个平面区域拟合出一个平面，两两比对，如果拟合的平面类似，则将其合并；
S707、
空间分割后备选面能量函数计算：用每个平面切割整个空间，顺次两两相交，相交出来的每个面称之为备选面，得到备选面的切割方案，计算每一个备选面的能量函数如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛亮，王少一，孙晓玮，李亚平，张强，李庆君，汪伟，甄冬松，曹伟，刘照亮，高云龙，
申请(专利权)人：天津市测绘院有限公司，
类型：发明
国别省市：