【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及古建筑立面图生成，尤其涉及一种利用多模态神经网络自动生成古建筑立面图的方法。
技术介绍
1、建筑立面图是反映建筑物外部形态、比例、结构构件分布和装饰细节的重要图纸，是建筑设计、施工、修缮、文物保护、数字化建模和虚拟展示等工作中的核心基础资料。
2、目前，建筑立面图和建筑里面图的获取主要依赖以下方式：一是由专业人员手工勘测与绘制，这种方式依赖人工经验，不仅工作量大、效率低，而且容易出现主观误差；二是借助三维激光扫描仪、全站仪、无人机等设备，获取建筑物的三维点云数据，再通过人工或半自动的方式进行分割、轮廓提取和图纸生成。然而，该流程下的建筑里面图（即反映室内墙面、门窗、结构布局等的二维或三维展示图），更多依赖于室内空间的激光点云测量，并需结合实际现场勘查与人工后处理。
3、现有点云分割、轮廓提取方法，常常依赖于点云的几何特征，对于复杂、装饰丰富的古建筑，墙体、栏杆、窗棂、雕花等部件难以实现高精度分割，容易导致误分、漏分，影响后续立面或者里面图的表达完整性。传统流程主要关注结构性轮廓信息，缺乏有效的装饰保...
【技术保护点】
1.一种利用多模态神经网络自动生成古建筑立面图的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种利用多模态神经网络自动生成古建筑立面图的方法，其特征在于，所述获取和预处理目标古建筑的三维倾斜点云模型和三维激光点云模型，得到古建筑物室内外点云数据包括：
3.根据权利要求1所述的一种利用多模态神经网络自动生成古建筑立面图的方法，其特征在于，所述将古建筑物室内外点云数据通过特征点匹配和刚体变换融合得到三维古建筑物点云模型包括：
4.根据权利要求1所述的一种利用多模态神经网络自动生成古建筑立面图的方法，其特征在于，所述通过投影和多模态...
【技术特征摘要】
1.一种利用多模态神经网络自动生成古建筑立面图的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种利用多模态神经网络自动生成古建筑立面图的方法，其特征在于，所述获取和预处理目标古建筑的三维倾斜点云模型和三维激光点云模型，得到古建筑物室内外点云数据包括：
3.根据权利要求1所述的一种利用多模态神经网络自动生成古建筑立面图的方法，其特征在于，所述将古建筑物室内外点云数据通过特征点匹配和刚体变换融合得到三维古建筑物点云模型包括：
4.根据权利要求1所述的一种利用多模态神经网络自动生成古建筑立面图的方法，其特征在于，所述通过投影和多模态神经网络对三维古建筑物点云模型进行语义分割，得到古建筑物各结构区域包括：
5.根据权利要求4所述的一种利用多模态神经网络自动生成古建筑立面图的方法，其特征在于，所述将三维古建筑物点云模型的点云数据投影到图形空间，并构建点云数据与投影图像之间的映射关系包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢智颖，刘汉鑫，陈文赢，张晓峰，史元浩，何加才，
申请(专利权)人：厦门理工学院，
类型：发明
国别省市：
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