[發明專利]基于人工智能的空間對象識別及建模方法和系統

有效

• 申請號: 201711169693.7
• 申請日: 2017-11-21
• 公開（公告）號: CN108038908B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 劉俊偉;王娟;池夢群
• 申請（專利權）人: 泰瑞數創科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06T17/10
• 分類號: G06T17/10;G06T7/13
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 徐麗

1.一種基于人工智能的空間對象識別及建模方法，其特征在于，包括：

根據預先獲取的激光掃描點云數據或DSM數據，生成建模目標的初步輪廓模型；其中，所述激光掃描點云數據是采用三維激光掃描儀獲取的真實建筑物表面的空間采樣點的坐標數據；所述DSM數據包含地表建筑物、橋梁和樹木高度的高程信息；

結合建模目標的初步輪廓模型，從激光掃描點云數據或DSM數據中，提取特征角點；

采用基于法向量和距離約束的平面分割方法對所述激光掃描點云數據或所述DSM數據進行分割，分割出不同的建筑物幾何面，通過自學習，查找已有的模型部件庫中是否存在與所述特征角點相匹配的模型部件；

如果是，從所述模型部件庫中調取所述模型部件，構建建模目標的模型；

如果已有的模型部件庫中不存在與所述特征角點相匹配的模型部件，則根據所述激光掃描點云數據或DSM數據，通過特征記錄與自學習，生成所述建模目標的模型部件，保存至所述模型部件庫中；

建立所述模型部件庫的步驟，包括：根據預先采集的已有建筑的激光掃描點云數據或DSM數據，通過特征記錄與自學習，生成多種建筑構件的模型部件；將所述多種建筑構件的模型部件按類別進行存儲，建立模型部件庫。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述激光掃描點云數據生成所述建模目標的模型部件的步驟，包括：

對所述激光掃描點云數據進行分層；

對相似層進行聚類；

根據聚類后的點云數據，生成所述建模目標的模型部件。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據預先獲取的激光掃描點云數據或DSM數據，生成建模目標的初步輪廓模型的步驟，包括：

從預先獲取的激光掃描點云數據或DSM數據中，提取建模目標的輪廓信息；

根據所述建模目標的輪廓信息，結合激光掃描點云數據或DSM數據生成建模目標的初步輪廓模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，查找已有的模型部件庫中是否存在與所述特征角點相匹配的模型部件的步驟，包括：

將所述特征角點經過平移、旋轉或縮放，與所述模型部件庫中的模型部件一一進行迭代匹配。

5.一種基于人工智能的空間對象識別及建模系統，其特征在于，包括：

輪廓模型生成模塊，用于根據預先獲取的激光掃描點云數據或DSM數據，生成建模目標的初步輪廓模型；其中，所述激光掃描點云數據是采用三維激光掃描儀獲取的真實建筑物表面的空間采樣點的坐標數據；所述DSM數據包含地表建筑物、橋梁和樹木高度的高程信息；

特征點提取模塊，用于結合建模目標的初步輪廓模型，從激光掃描點云數據或DSM數據中，提取特征角點；

模型構建模塊，用于采用基于法向量和距離約束的平面分割方法對所述激光掃描點云數據或所述DSM數據進行分割，分割出不同的建筑物幾何面，通過自學習，查找已有的模型部件庫中是否存在與所述特征角點相匹配的模型部件；如果是，從所述模型部件庫中調取所述模型部件，構建建模目標的模型；

模型部件添加模塊，用于如果已有的模型部件庫中不存在與所述特征角點相匹配的模型部件，則根據所述激光掃描點云數據或DSM數據，通過特征記錄與自學習，生成所述建模目標的模型部件，保存至所述模型部件庫中；

所述系統還包括：模型部件庫建立模塊，用于根據預先采集的已有建筑的激光掃描點云數據或DSM數據，通過特征記錄與自學習，生成多種建筑構件的模型部件；將所述多種建筑構件的模型部件按類別進行存儲，建立模型部件庫。

6.根據權利要求5所述的系統，其特征在于，所述模型部件添加模塊，還用于：

對所述激光掃描點云數據進行分層；

對相似層進行聚類；

根據聚類后的點云數據，生成所述建模目標的模型部件。