本发明专利技术公开了一种建筑立面建模方法及系统，属于图像处理技术领域；通过利用语义信息和不同语义中包含的先验知识，对建筑立面图像中属于不同建筑立面元素类别的各物体分别进行建模；首先对建筑立面图像进行语义分割，提取建筑立面图像中属于不同建筑立面元素类别的物体，然后对不同建筑立面元素类别的各物体进行建模，并在建模过程中基于对应的建筑立面元素类别的先验知识进行约束，不仅对建筑立面进行了准确建模，而且还减少了建筑立面建模过程对计算资源的消耗和训练数据的依赖，能够以一种简单有效的方式对建筑立面进行准确建模。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，更具体地，涉及一种建筑立面建模方法及系统。
技术介绍
1、随着计算机视觉技术的不断突破和发展，对建筑立面进行自动化建模，得到对应的模型图，对于理解和描述建筑立面特征具有重要意义，在建筑设计、城市规划、虚拟现实、数字孪生等领域发挥了重要作用。
2、现有的建筑立面建模方法采用机器学习技术初步对二维建筑场景图像进行分割并建模，这种方法将图像分割任务引入建筑场景。之后的方法使用深度学习网络提取建筑立面图像主要元素(例如窗户、栏杆等)并进行标注，这种方法仅对建筑立面主要元素建模，没有对元素模型做进一步处理，建筑模型中存在元素变形和排列杂乱的情况。例如，建筑立面图像输入深度学习网络得到的输出结果中窗户、门等原有矩形物体失去矩形形状，并且原始建筑立面图像中排列在同一水平线或垂直线上的窗户在模型图中不再规则排列。虽然，目前有方法提出引入损失函数约束深度学习网络输出中元素形状和排列位置，使得模型图中的元素形状和位置具有对称性，但是这种方法对算法运行设备和资源都有一定要求，需要使用大量数据对深度学习网络进行训练。
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【技术保护点】
1.一种建筑立面建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的建筑立面建模方法，其特征在于，所述建筑立面元素类别包括：窗户；对窗户类别物体进行建模的过程包括：
3.根据权利要求2所述的建筑立面建模方法，其特征在于，所述几何特征包括：物体的尺寸特征、在所述建筑立面语义图中的水平位置和在所述建筑立面语义图中的垂直位置；
4.根据权利要求2所述的建筑立面建模方法，其特征在于，所述对窗户类别物体进行建模的过程还包括：在步骤S11和步骤S12之间执行的步骤S14，包括：剔除尺寸特征异常的窗户类别物体，具体包括：剔除异常值分数大于预设阈值的窗户类别物体；<...
【技术特征摘要】
1.一种建筑立面建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的建筑立面建模方法，其特征在于，所述建筑立面元素类别包括：窗户；对窗户类别物体进行建模的过程包括：
3.根据权利要求2所述的建筑立面建模方法，其特征在于，所述几何特征包括：物体的尺寸特征、在所述建筑立面语义图中的水平位置和在所述建筑立面语义图中的垂直位置；
4.根据权利要求2所述的建筑立面建模方法，其特征在于，所述对窗户类别物体进行建模的过程还包括：在步骤s11和步骤s12之间执行的步骤s14，包括：剔除尺寸特征异常的窗户类别物体，具体包括：剔除异常值分数大于预设阈值的窗户类别物体；
5.根据权利要求1所述的建筑立面建模方法，其特征在于，所述建筑立面元素类别包括：墙面；对墙面类别物体进行建模的过程包括：
6.根据权利要求1所述的建筑立面建模方法，其特征在于，对除窗户和墙面...
【专利技术属性】
技术研发人员：李贤芝，徐进锋，于云龙，刘泓昕，胡龙，郝义学，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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