CN119399362A 建筑物的实景三维模型构建方法和系统 （安徽有云智能科技有限公司）_第1页
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文档简介

本发明提供一种建筑物的实景三维模型构明通过深度学习模型对两类点云进行特征提取和语义分割，从而更加快速精准地完成点云配深度学习模型对倾斜摄影测量和激光扫描获取2获取建筑物的多个角度的外部实景影像数据和内部实景点云基于深度学习模型对外部实景点云数据和内部实景点云数据进行语义分割和特征提根据外部点云和内部点云之间的几何关系和层次关系，对所述外部像数据是基于倾斜摄影技术采集到的建筑物的多个角度步骤2：通过式(1)计算簇点云中每个点的平均曲率Cavg3步骤5：对内部实景点云数据中的每簇点云进行抽稀处理，并将抽稀后的点云进行合θyb_Δθy后满足Rkxdq+Tk＝dp，即点云模型Q中的点旋转一定角度再平移一定距离后与点云模型P中qq46.如权利要求1～5任一所述的建筑物的实景三维利用深度学习模型学习建筑物的实景三维模型中的点云数据的噪声分布以及点云的使用CDN链接在HTML文档中引入Three.js库，并使用Three.js设置场景和相机，完成通过纹理压缩方法提升模型的加载速度和渲染性能，同时，根据不数据获取模块，用于获取建筑物的多个角度的外部实景影像数据和内部实景点云数数据获取模块，用于获取建筑物的多个角度的外部实景影像数据和内部实景点云数语义分割和特征提取模块，用于基于深度学习模型对外部实景点点云融合及表面重构模块，用于根据外部点云和内部点云之间的几何关系和层次关9.一种存储介质，其特征在于，其存储有用5一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所6[0006]针对现有技术的不足，本发明提供了一种建筑物的实景三维模型构建方法和系[0011]基于深度学习模型对外部实景点云数据和内部实景点云数据进行语义分割和特7Δθx8平稳后满足Rk×dq+Tk＝dp，即点云模型Q中的点旋转一定角度再平移一定距离后与点云模qq[0056]利用深度学习模型学习建筑物的实景三维模型中的点云数据的噪声分布以及点9增长的应用需求。本发明实施例首先利用深度学习模型对点云进行特征提出和语义分割，模型对倾斜摄影测量和激光扫描获取的两类点云进行智能化配准与融合，无需人工参与，[0093]在步骤S1中，获取建筑物的多个角度的外部实景影像数[0094]外部实景影像数据是基于倾斜摄影技术采集到的建筑物的多个角度的外部实景[0104]利用超面片Transformer网络对房建外部和内部的点云数据进行语义分割，再利点法对抽稀后的点云进行配准，第三阶段使用点云滤波法对配准后的点云进行优化处理，经过上述三个阶段可以得到融合后的三维点云；最后，将融合后的三维点云转换成OBJ或xbybzb分别表示三个轴θyb_Δθy平稳后满足Rk×dq+Tk＝dp，即点云模型Q中的点旋转一定角度再平移一定距离后与点云模qq[0154]建筑物三维模型轻量化展示技术是基于WebGL(WebGraphicsLibrary)技术实现物的三维模型转换为网页格式并在Web浏览器中进行轻量化展示，优化模型网格和纹理以

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