[發明專利]基于數字高程變化特征的無人機三維建模拍攝點獲取方法

在審

• 申請號: 202211091139.2
• 申請日: 2022-09-07
• 公開（公告）號: CN116524107A
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 潘欣;趙健;許駿;佘向飛;付浩海
• 申請（專利權）人: 長春工程學院
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T7/70
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 時起磊

基于數字高程變化特征的無人機三維建模拍攝點獲取方法，涉及無人機三維建模領域。本發明是為了解決現有無人機拍攝點位獲取方法還存在冗余多從而造成拍攝總體任務量大、成本浪費的問題。本發明包括：獲取區域拍攝網格點列表DenList中拍攝網格點的個數GPNum；建立拍攝重疊邊界分析算子OptBorder，獲得邊界判定結果變量OBResult；建立高程變化特征算子OptDEM，獲得高程變化特征結果變量ODResult；利用OptDEM計算DenList的每一個拍攝網格點的高程變化特征值；并基于高程變化特征值按照從小到大對DenList的所有元素進行排序；利用OptBorder算子和高程變化特征值對DenList中的不需要拍攝網格點進行刪除，基于DenList輸出無人機三維建模拍攝點。本發明用于獲取無人機三維建模的拍攝點。

技術領域

本發明涉及無人機三維建模領域，特別涉及基于數字高程變化特征的無人機三維建模拍攝點獲取方法。

背景技術

對于一個地面區域利用無人機進行連續的拍攝可以獲得該區域的大量照片，進而利用三維重建方法可以將這些照片轉換為區域三維模型，這些三維模型可用于影視制作、地理信息獲取、虛擬現實場景構建；因此，利用無人機拍攝照片進行三維建模具有非常重要的實際應用價值和經濟價值。

利用無人機進行拍攝再進行三維建模會遇到典型的矛盾：一方面，無人機拍攝點越密集，帶來的區域信息就越多，所建立的三維模型就會越細致，所以想要高質量建模需要盡可能密集的拍攝；另一方面，無人機每次拍攝需要執行運動到對應位置，懸停拍攝，拍攝之后重新加速運動的一系列動作；這些動作會額外耗費較多飛行時間和電力，由于無人機速度、存儲能力和電力存儲的限制，過密集的拍攝需要無人機需要頻繁的飛回更換電池和存儲卡，這將導致時間、設備和人力成本巨大提升，明顯提高無人機三維建模的費用，所以需要適當的降低無人機拍攝的密度。因此無人機的三維建模拍攝點應該密集與稀疏并重，在必要的位置進行密集拍攝，在不必要的位置進行稀疏拍攝。

對于這一矛盾，當前業內采用的主流解決方案是：利用拍攝人員的經驗，對于相對變化較少的平坦區域(如：操場、大面積的道路、草地、材質單一的房頂)等區域降低拍攝密度，對于處在不同地物變化邊緣的位置加大拍攝密度(如地面和房屋的交界位置、操場和主席臺交界位置)，這樣可以提高細節的同時降低拍攝密度；該解決方法有一定作用但是會遇到如下問題：1)位置不夠準確，相關操作人員僅依據地圖、正射影像等內容在地圖上選點，這些選點標準是個人的主觀經驗而不是三無建模算法的需求，所以密集的位置可能和真正需要密集選取的區域有所偏差，造成了較多無意義的冗余以及可能出現的關鍵位置的密度不足；2)降低拍攝的點位密度會導致數據缺失，在進行三維建模的時候需要的至少保證一定空間范圍內照片有重疊，當重疊不足的時候可能會引起部分三維模型出現空洞，而主觀選取不能嚴格的進行拍攝位置的計算，只能用相對較多的拍攝點來彌補可能出現的空洞，進而造成較多的冗余，進一步導致拍攝總體任務量提升，造成成本的浪費。

發明內容

本發明目的是為了解決現有無人機拍攝點位獲取方法還存在冗余多從而造成拍攝總體任務量大、成本浪費的問題，而提出了基于數字高程變化特征的無人機三維建模拍攝點獲取方法。

基于數字高程變化特征的無人機三維建模拍攝點獲取方法具體過程為：

S1、輸入待三維建模區域對應范圍的多邊形點列表變量Scope，輸入Scope所對應的區域的數字高程影像DemImage；輸入最大拍攝重疊間距變量GPDist；獲得Scope的所有點中X坐標的最大值XMax，獲得Scope的所有點中X坐標的最小值XMin，獲得Scope的所有點中Y坐標的最大值YMax，獲得Scope的所有點中Y坐標的最小值YMin；建立區域拍攝網格點列表DenList；獲得DenList中拍攝網格點的個數GPNum；

S2、建立拍攝重疊邊界分析算子OptBorder；算子輸入為拍攝重疊邊界分析算子索引變量OBidx，算子輸出為邊界判定結果變量OBResult；