(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211239877.7 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 南京工业大 学 地址 211816 江苏省南京市浦珠南路3 0号 (72)发明人 朱文俊　田顺超　易阳　张梦怡　 (74)专利代理 机构 南京群迈知识产权代理有限 公司 32690 专利代理师 安士影 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 40/169(2020.01) G06F 40/242(2020.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06T 17/05(2011.01) (54)发明名称 基于Unity的三维地图语义注释方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于Unity的三维地图语 义注释方法， 包括以下步骤： 步骤一， 构建环境知 识图谱， 包括： 本体层和数据层； 步骤二， 针对导 入的FBX基础地图模型构建六边形分割网格并导 入语义标注信息； 步骤三， 基于环境知识图谱溯 源查询语义注释信息。 本发明以本体层的实体 “类型”为核心设计约束规则， 通过百科数据及自 选内容进行实体、 关系和属性的抽取， 融合自主 标注信息构建数据生成语义匹配策略， 构建出知 识图谱为语义注释增补备选信息； 通过六边形分 割网格为地图模 型的语义注释铺设坐标空间； 对 查询信息进行知识图谱溯源， 为三维地图语义注 释查询提供备选信息， 本发明有效提高了三维地 图语义注释内容的准确率与丰富度。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 115470363 A 2022.12.13 CN 115470363 A 1.基于Un ity的三维地图语义注释方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一， 构建环境知识图谱， 包括： 本体层和数据层； 步骤二， 针对导入的FBX基础地图模型构建六边形分割网格并导入语义标注信息； 步骤三， 基于环境知识图谱溯源查询语义注释信息 。 2.根据权利 要求1所述的基于Unity的三维地图语义注释方法， 其特征在于， 步骤一中， 本体层包括实体E、 关系R和 属性P； 实体E包括环境E1、 类型E2和效用E3这三个实体 类； 环境E1的属性P1包括： 环境名称、 季节、 地貌、 地理纬度； 类型E2的属性P2包括： 类型名称、 分布纬度、 特 征、 规模、 价 值； 效用E3的属性P3包括： 效用名称、 作用体现、 应用方向、 安置建议； 关系R为实体E与实体E之间的联系。 步骤一具体包括以下步骤： 一， 通过Prot égé在概念层次上进行本体层的构建； 二， 基于本体层来抽取 数据， 构建数据层。 3.根据权利要求2所述的基于Unity的三维地 图语义注释方法， 其特征在于， 数据层的 构建方法为： 以本体层的实体E中的类型E2为核心构建约 束条件， 将半结构化数据通过自定 义环境属性指称项词典， 转为结构化数据； 对非结构化数据设计TYP ‑ENV‑FUC/RL和TYP ‑ TYP‑FUC/RL两个约束规则进行信息抽取， 构建环境知识图谱的相互联系， 完成语义注释的 信息源获取。 4.根据权利要 求3所述的基于Unity的三维地图语义注释方法， 其特征在于， 依据类型E2 这一实体E的属性P2： 类型名称及属性P2的值进行初步分词； 由于类型E2中不包含介词， 计算 以介词“的”为主的TF*IDF值， 计算公式如下： 其中， i代表分词； j代表包含有非结构化数据的文件； D代表所有的抽取库文件数； d代 表所有抽取库文件中包含分词i的文件数； nij代表分词i在文件j中出现的次数； Σknkj表示 所有的分词i在文件j中的各项次数和； k代表文件j中的其它分词； nkj代表包含所有查询分 词在文件j中的各项次数和， 可以理解 为分母Σknkj是文件j中所有分词i出现的次数总和； 过滤掉取值比 “的”的TF*IDF值更小的所有分词， 完成数据清洗； 再进行数据标注和分析： 结合BIOES和实体标记TYP、 ENV、 FUC、 RL进行标注组合， 完成标 注； 最后在TYP ‑ENV‑FUC/RL和TYP ‑TYP‑FUC/RL这两个约束条件下， 以B ‑TYP为中心标注， 通 过ON‑LSTM更新机制， 计 算将字符a分类到标签yi的得分Nyi, α； 通过CRF框架 进行数据分析， 得 到从yi标签转移到yi+1标签的得分Ayi， yi+1， 从而对字符a的标签y的打 分为： 以分数最大所指向的标签y作为字符a的预测标签， 用以作为接下来的关系R抽取的限 制标签， 对关系R进行约束。 5.根据权利要求4所述的基于Unity的三维地 图语义注释方法， 其特征在于， 结构化数权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115470363 A 2据： 有一一对应的关系和内容； 半结构化数据： 更接近于结构化数据， 半结构化数据具有一一对应的关系和内容， 还具 有混杂在一 起的信息； 非结构化数据： 纯文本信息 。 6.根据权利 要求1所述的基于Unity的三维地图语义注释方法， 其特征在于， 步骤二中， 通过MySQL数据库为基础语义标注信息提供数据库， 通过对 FBX基础地图模 型底部新增的六 边形分割网络进行区域划分， 而后据划分坐标构建数据库信息， 以信息补充模块作为细节 填补。 7.根据权利要求6所述的基于Unity的三维地 图语义注释方法， 其特征在于， 步骤二具 体包括以下步骤： 导入独立的FBX基础地图模型到Unity中， 获得此FBX基础地图模型长度L 和宽度W， 并将L和W导入公 式作为计算预设六边形边缘数据， 分别有横向数量： XN＝int(L/2 ×InnerRadius)以及纵向数量： ZN＝int((W ‑2)/1.5f ×(OuterRadius)+1)； 其中， InnerRadius与OuterRadius为六边形预设内径与外径， 两者关系 有： InnerRadius＝0.87f ×OuterRadius， 其中， f表示数值类型； 输入单个六边形的外接圆半径， 进行区域划分， 生成六边形并赋予每个六边形本地坐 标信息， 获得区域分割后的坐标： 分别有xl＝(xn+2×0.5f‑zn/2)×(InnerRadius/γ × 2f)， yl＝0， zl＝zn×(OuterRadius/γ ×1.5f)， 其中， xn， z n分别为横向与纵向的排列数， xn 的取值范围为0到横向数量XN， zn的取值范围为0到纵向数量ZN； γ是偏差值， 取值范围为0 到1； 以区域分割后的坐标(xl， yl， zl)为基准点， 对其进行栅格化处理， 最终绘制成六边形分 割网格， 并为每 个六边形 添加text组件以辅助语义标注分割坐标构建； 对六边形分割 网格进行地图模型匹配操作： 以六边形排列序为语义分割坐标值， 将每 个坐标与MySQL数据库关联， 以坐标形式替代坐标处模型添加语义标注信息， 在Unity平 台 增补语义标注， 并同步 导入信息 到MySQL数据库中， 作为环境知识图谱的信息补充库。 8.根据权利 要求7所述的基于Unity的三维地图语义注释方法， 其特征在于， 步骤三中， 将MySQL中创建的所有历史数据库， 作为搜索词汇的历史标注词频的计算分母， 并将历史标 注词频与 环境知识图谱结合， 对本地坐标信息进 行溯源处理； 以FBX基础地图模 型的语义标 注信息为输入， 计算出拓选指数φb， 在环境知识图谱中溯源得到实体及其关系， 从而获得 备选语义注释信息； 用鼠标射线指向本地坐标信息目标， 根据目标坐标处关联的MySQL数据库预设标注得 到子类b， 设计协同过滤算法进 行图谱溯源， 即将处理过的标注子类b作为图谱查询输入， 从 而查询语义注释； 首先计算词频关注度： 这里， u表示数据标注中历史总的子类， 即包含设计过的其它MySQL数据库中所有 的子 类标注， b表 示单独的子类， 即现在鼠标指向查询的子类标注， N表 示关联种类的占比数， P表 示在MySQL中的历史词频， 即对所指向子类标注的词， 在所有历史MySQL数据库中应用的平 均次数； 再 结合环境知识图谱， 计算子类相似度。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115470363 A 3