本發(fā)明涉及3d建模，具體涉及基于三維點(diǎn)云的建筑物3d模型自動化建模方法。

背景技術(shù)：

1、3d建模技術(shù)作為數(shù)字化時代的重要工具，正逐漸滲透到各行各業(yè)，特別是在建筑、城市規(guī)劃、工業(yè)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，3d建模的精度和效率不斷提高，為建筑物的自動化建模提供了技術(shù)基礎(chǔ)，三維點(diǎn)云技術(shù)則是通過激光掃描或其他傳感器獲取物體表面大量點(diǎn)的三維坐標(biāo)信息，能夠精確地反映物體的形狀、尺寸和紋理等特征，相較于傳統(tǒng)的實(shí)景3d建模技術(shù)，三維點(diǎn)云技術(shù)具有高效、精準(zhǔn)的特點(diǎn)，能夠大大提高建筑制圖的精度和效率。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，大多通過切片、手工跟蹤的方法提取建筑物相關(guān)參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對建筑物的建模，但切片、手工跟蹤的方法難以體現(xiàn)建筑物的整體尺寸且效率不高，因此，如何提高建筑物的整體建模精度和效率，是我們要解決的問題，為此，現(xiàn)提出基于三維點(diǎn)云的建筑物自動化建模方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的在于提供基于三維點(diǎn)云的建筑物3d模型自動化建模方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

3、基于三維點(diǎn)云的建筑物3d模型自動化建模方法，包括以下步驟：

4、步驟1，采集目標(biāo)建筑物的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，計(jì)算點(diǎn)云各點(diǎn)法線進(jìn)行區(qū)域增長，設(shè)定法線偏差閾值和曲率差閾值對原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域分割，分割出建筑物圓形柱子點(diǎn)云；

5、步驟2，采用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法建立濾波器，通過計(jì)算點(diǎn)到鄰域點(diǎn)的平均距離，確定均值和標(biāo)準(zhǔn)差，設(shè)定點(diǎn)到鄰域點(diǎn)的距離閾值，對分割出的建筑物圓形柱子點(diǎn)云進(jìn)行粗差刪除；

6、步驟3，遍歷刪除粗差后的點(diǎn)云，計(jì)算點(diǎn)云的最小和最大高程值，確定目標(biāo)建筑物部件的高程范圍，并將點(diǎn)云向水平面投影，使用最小二乘法對投影后的點(diǎn)云進(jìn)行圓的擬合，得到截面圓參數(shù)，分別為截面圓的圓心坐標(biāo)和半徑；

7、步驟4，根據(jù)得到的截面圓參數(shù)以及點(diǎn)云的高程范圍，確定三維模型的繪制參數(shù)，并在三維建模軟件中繪制目標(biāo)建筑物圓形柱子的三維模型，并與原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，驗(yàn)證模型的精度和一致性。

8、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述步驟1中，建筑物圓形柱子點(diǎn)云的分割提取過程為：

9、步驟101，使用激光掃描儀或三維相機(jī)采集目標(biāo)建筑物的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并使用kd樹算法組織點(diǎn)云數(shù)據(jù)，快速檢索點(diǎn)云中的空間鄰近點(diǎn)；

10、步驟102，對于每個點(diǎn)，確定其鄰域內(nèi)的點(diǎn)集合，并計(jì)算點(diǎn)集合的協(xié)方差矩，對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，最小特征值對應(yīng)的特征向量即為該點(diǎn)的法線方向；

11、步驟103，計(jì)算相鄰點(diǎn)之間的法線變化偏差，估計(jì)出點(diǎn)在區(qū)域內(nèi)的曲率，將各點(diǎn)按曲率值從小到大進(jìn)行排序，將曲率值最小的點(diǎn)設(shè)置為種子點(diǎn)，并計(jì)算種子點(diǎn)與鄰近點(diǎn)的法線差值；

12、步驟104，設(shè)定差值閾值，若種子點(diǎn)與鄰近點(diǎn)的法線差值小于設(shè)定的差值閾值，且曲率值也小于設(shè)定的差值閾值，則將種子點(diǎn)添加至種子點(diǎn)集，歸為一類；

13、步驟105，將歸為一類的種子點(diǎn)在原始點(diǎn)云中去除，進(jìn)行下一區(qū)域的增長，直至原始點(diǎn)云中剩余的點(diǎn)數(shù)小于最小聚類點(diǎn)數(shù)時為止；

14、步驟106，根據(jù)曲率值和法線方向，將點(diǎn)云分為不同的區(qū)域，分離出建筑物圓形柱子點(diǎn)云。

15、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述協(xié)方差矩陣的表達(dá)式為：

16、；

17、其中，為協(xié)方差矩陣，用于描述點(diǎn)云中點(diǎn)的分布情況，為考慮的點(diǎn)鄰居數(shù)，為最近鄰的三維質(zhì)心，為點(diǎn)在空間中的坐標(biāo)向量，為鄰域內(nèi)點(diǎn)的均值向量；

18、所述特征值分解的表達(dá)式為：

19、；

20、其中，為協(xié)方差矩陣的第個特征值，為第個特征向量，表示點(diǎn)云在該方向上的主要分布趨勢，特征值是非負(fù)實(shí)數(shù)，表示點(diǎn)云在特征向量方向上的分布方差。

21、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述步驟2中，對建筑物圓形柱子點(diǎn)云進(jìn)行刪除粗差的過程為：

22、步驟201，輸入建筑物圓形柱子點(diǎn)云，對于點(diǎn)云中的每個點(diǎn)，確定其鄰域內(nèi)的空間點(diǎn)集合，并計(jì)算點(diǎn)到其鄰域內(nèi)點(diǎn)的歐氏距離，計(jì)算點(diǎn)到其鄰域內(nèi)點(diǎn)的平均距離，記為，所述點(diǎn)到其鄰域內(nèi)點(diǎn)的歐氏距離的表達(dá)式為：

23、；

24、其中，為點(diǎn)與點(diǎn)的之間的歐氏距離，為三維空間中點(diǎn)的坐標(biāo)向量，為三維空間中點(diǎn)的坐標(biāo)向量，的取值范圍是，表示距離；

25、所述點(diǎn)到其鄰域內(nèi)點(diǎn)的平均距離的表達(dá)式為：

26、；

27、其中，為點(diǎn)到其鄰域內(nèi)點(diǎn)的平均距離，為點(diǎn)的鄰域內(nèi)點(diǎn)的數(shù)量；

28、步驟202，計(jì)算點(diǎn)到其鄰域內(nèi)點(diǎn)距離的標(biāo)準(zhǔn)差，分析點(diǎn)與鄰域點(diǎn)分布的離散程度，所述點(diǎn)到其鄰域內(nèi)點(diǎn)距離的標(biāo)準(zhǔn)差的表達(dá)式為：

29、；

30、其中，為點(diǎn)到其鄰域內(nèi)點(diǎn)距離的標(biāo)準(zhǔn)差，表示點(diǎn)鄰域內(nèi)的點(diǎn)分布離散程度；

31、步驟203，計(jì)算所有點(diǎn)的的全局均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并設(shè)定一個標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)作為粗差點(diǎn)的判斷閾值，的取值通常在1到3之間，具體取決于對粗差的敏感度；

32、步驟204，遍歷點(diǎn)云中的點(diǎn)，判斷其是否為粗差點(diǎn)，若點(diǎn)到其鄰域點(diǎn)的平均距離與全局均值的差值超過倍的全局標(biāo)準(zhǔn)差，則為粗差點(diǎn)；

33、步驟205，從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中刪除所有被識別為粗差點(diǎn)的點(diǎn)。

34、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述所有點(diǎn)的的全局均值的表達(dá)式為：

35、；

36、其中，為所有點(diǎn)的全局平均值，表示整個點(diǎn)云鄰域點(diǎn)的平均距離，為點(diǎn)云中點(diǎn)的總數(shù)，為點(diǎn)到其鄰域內(nèi)點(diǎn)的平均距離；

37、所述所有點(diǎn)的的全局標(biāo)準(zhǔn)差的表達(dá)式為：

38、；

39、其中，為全局標(biāo)準(zhǔn)差，表示所有點(diǎn)相對于全局平均值的離散程度，粗差點(diǎn)判斷條件，若條件成立，則點(diǎn)被認(rèn)為是粗差點(diǎn)。

40、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述步驟3中，截面圓參數(shù)的獲取過程為：

41、步驟301，遍歷刪除粗差后的點(diǎn)云，對于每個點(diǎn)，讀取其三維坐標(biāo)；

42、步驟302，計(jì)算所有點(diǎn)的坐標(biāo)（高程值）的最小值和最大值，并根據(jù)坐標(biāo)（高程值）的最小值和最大值，確定高程范圍，其中，，，，為點(diǎn)云中點(diǎn)的總數(shù)；

43、步驟303，將點(diǎn)云中的每個點(diǎn)投影到的水平面上，并使投影后的點(diǎn)云被圓擬合，圓心坐標(biāo)為，半徑為；

44、步驟304，根據(jù)最小二乘原理推出圓的半徑及圓心坐標(biāo)。

45、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述最小二乘原理推出圓的半徑及圓心坐標(biāo)，其表達(dá)式為：

46、；

47、；

48、其中，為圓心坐標(biāo)，為圓的半徑。

49、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述步驟4中，繪制目標(biāo)建筑物圓形柱子三維模型的過程為：

50、步驟401，使用從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中得到的截面圓參數(shù)，包括圓心坐標(biāo)和半徑，并提取得到的高程范圍；

51、步驟402，在三維建模軟件中，以作為底面圓心，作為底面半徑繪制一個圓，并以相同的半徑，以作為圓心，繪制另一個圓作為圓柱的頂面；

52、步驟403，使用三維建模軟件的“拉伸”或“旋轉(zhuǎn)”功能，通過底面圓沿軸拉伸至的高度創(chuàng)建圓柱體；

53、步驟404，將繪制的三維圓柱模型與原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，驗(yàn)證模型的精度和一致性。

54、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述驗(yàn)證模型精度和一致性的過程為：

55、步驟4041，使三維建模軟件中的圓柱模型與原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)在同一坐標(biāo)系中正確對齊；

56、步驟4042，對于點(diǎn)云中的每個點(diǎn)，計(jì)算其到圓柱模型表面的最短距離；

57、步驟4043，對所有點(diǎn)的距離進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算最大誤差、最小誤差、平均誤差和標(biāo)準(zhǔn)差；

58、步驟4044，設(shè)置誤差閾值，檢查統(tǒng)計(jì)出的誤差是否在設(shè)定的閾值內(nèi)，若所有點(diǎn)的誤差均小于或等于閾值，則模型精度滿足要求；

59、步驟4045，若模型精度不足，回到建模過程進(jìn)行調(diào)整，重新擬合截面圓、調(diào)整高程范圍或修改建模參數(shù)，重復(fù)驗(yàn)證模型的過程，直至模型精度滿足要求，并將驗(yàn)證后的三維模型輸出為所需的格式，用于進(jìn)一步的使用。

60、本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)在于：所述最短距離的計(jì)算公式為：

61、；

62、其中，為點(diǎn)到圓柱模型表面的最短距離，為圓柱表面上的任意點(diǎn)的坐標(biāo)，為半徑，為圓柱底面圓心的坐標(biāo)；

63、所述最大誤差的表達(dá)式為：；

64、所述最小誤差的表達(dá)式為：；

65、所述平均誤差的表達(dá)式為：；

66、所述標(biāo)準(zhǔn)差的表達(dá)式為：。

67、由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明相對現(xiàn)有技術(shù)來說，取得的技術(shù)進(jìn)步是：

68、本發(fā)明提供基于三維點(diǎn)云的建筑物3d模型自動化建模方法，與傳統(tǒng)對點(diǎn)云進(jìn)行切片、手工繪制截面圓相比，通過綜合考慮整個圓柱的點(diǎn)云數(shù)據(jù)、通過最小二乘法進(jìn)行擬合，使繪制的三維模型與整個點(diǎn)云數(shù)據(jù)更加貼近，在提高建模精度的同時，計(jì)算相關(guān)參數(shù)、建立三維模型，提高了建模的效率，同時，該方法建立的三維模型可應(yīng)用于實(shí)景城市、智慧城市、元宇宙等方面，具有一定的推廣價(jià)值。

69、本發(fā)明提供基于三維點(diǎn)云的建筑物3d模型自動化建模方法，通過使用點(diǎn)云處理技術(shù)，利用區(qū)域增長法、統(tǒng)計(jì)學(xué)濾波和最小二乘法，顯著提高建筑物模型的精度和一致性，從原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確提取建筑物的特征，精確計(jì)算點(diǎn)云到模型表面的距離，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，不僅提高了模型的幾何精度，還確保了模型在視覺上與實(shí)際建筑物的一致性，為后續(xù)的應(yīng)用，提供了可靠的基礎(chǔ)。