(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 202210541461.4 (22)申请日 2022.05.17 (71)申请人 河南工程学院 地址 450000 河南省郑州市新郑 龙湖镇祥 和路1号 (72)发明人 王果　陈超　蔡庆空　吴博文　 闫佳宇　 (74)专利代理 机构 郑州科硕 专利代理事务所 (普通合伙) 41157 专利代理师 范增哲 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 17/10(2006.01) G06F 30/13(2020.01) G06F 30/25(2020.01)G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 根据建筑立面特性的无人机倾斜摄影模型 建筑单体化分割方法 (57)摘要 本发明涉及根据建筑立面特性的无人机倾 斜摄影模型建筑单体化分割方法， 充分利用无人 机倾斜摄影三维数据丰富的立面信息， 将投影点 密度理论与算法引入建筑物单体化分割中， 解决 了现有基于无人机倾斜摄影三维模型建筑单体 化识别自动化程度低， 内业劳动强度大等问题， 将连通性分析算法引入无人机倾斜摄影三维模 型建筑单体化分割， 本发明通过充分利用原始的 三维密集点 云数据， 克服了模型展示层面的单体 化难以支撑相应三维应用开展或将三维数据退 化为二维影像造成进度和信息损失等 缺点。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114842148 A 2022.08.02 CN 114842148 A 1.根据建筑立面特性的无人机倾斜摄影模型建筑单体化分割方法， 其特征在于： 包括 以下步骤： 步骤一： 布料模拟建模； 高程归一化处理， 利用布料模拟滤波得到的DEM数据和原始点云数据相减得到高程归 一化后的点云数据； 其中布料模拟滤波布料模拟方法从外部的布料入手， 将布料下落的过 程进行计算机模拟， 分析布料下落过程中布料与点云之间的作用， 构建质点弹簧模型通常 被用于布料模拟建模； 质点弹簧模型中， 布料通过粒子构建网格进行建模， 需要计算出所有粒子的位置， 根据 牛顿第二运动定律： 由公式(1)可知， 作用在 粒子上的力决定了粒子的位置及速度。 式中， m为粒子质量， Fext (X,t)为粒子运动方向上作用在粒子上的外力， Fint(X,t)为粒子间相互作用产生的内力， 其 中X和t表示产生粒子间内力位置和时间； 粒子的移动位置受两个方面的驱动因素影响， 任意选取两个相邻的粒子， 如果两个粒 子都是可移动的， 则令二者往相反的方向移动同样的距离； 如果有一个不可移动， 则移动另 一个； 若两点高程 值相同， 则不进行移动。 位移量可以通过公式(2)计算： 其中， 代表粒子的位移矢量， b为粒子可移动性的标识， 如果粒子可移动， 则b等于1， 否 则， b等于0； 是待移动的粒子的当前位置， 为指向竖直方向的归一化矢量， 通过设置参 数刚度表示粒子 重复运动次数， 可实现粒子的可重复运动； 步骤二： 分析不同目标空间三维点云特 征； (1)独立地物点的空间特 征 对于城市场景而言， 独立地物主要包括树木、 路灯等杆状地物， 由于该类地物具有一定 的高度和范围特征， 呈现局部特性： 独立地物点比周边地形点高， 点位水平投影后局部单位 面积采样频率大， 投影点密度高； (2)建筑物点的空间特 征 通常情况下， 建筑物高于周围的地形， 具有一定的高差约束， 且具有竖直立面， 由于倾 斜摄影重建的三维点云具有丰富的立面信息， 建筑物立面具有大量的三维重建点， 建筑物 点在水平投影边 缘， 单位面积具有较大的采样频率， 水平投影密度大； 步骤三： 投影点密度计算； 将无人机倾斜摄影重建的三维点云数据直接投影到水平面上， 如公式(3)， 统计投影后 在水平面内任意位置处所所包含的投影点个数， 用DoPP(Density  of Projecte d Points) 表示； 在重建目标表面光滑、 没有遮挡、 重建出的所有采样点均为有效点的理想情况下， 投影权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114842148 A 2点密度DoP P与目标的高度H立 面点数量有关； 为了简化计算， 将测量区域划分成规则的格网， 对划分的格网统一编号， 统计每一个单 元格网内的点数， 作为该 单元网格的DoP P值， 从而达 到对DoPP值的离散化表示； 投影点密度DoP P值具有以下 特征： (1)平坦地面上的DoP P值均匀且该值较小； (2)由于倾斜摄影三维点云数据具有丰富的建筑立面特征， 因此建筑边界区域DoPP值 远大于其 他区域， 并形成连续的带， 具有一定的连通 性； (3)建筑物内部， DoP P值为0； (4)独立杆状地物， 如路灯 灯柱， DoP P的值局部较大， 周围值较小； (5)块状地物， 例如汽车和树等， DoPP值局部较大且占据一定的面积， 如果增加格网尺 寸到一定值时， 块状地物与独立杆状地物具有相同的特 征； (6)建筑物 顶面和地 面的DoPP类似， 但通常高于地 面点的高程； 根据以上 特征， 如果选择合理的阈值T1,T2便可根据公式(4)对三维场景进行分割： 式中， T1， T2可根据实际情况由公式(2)进行确定； 步骤五： 基于八叉树 叶节点的连通性(OLCC)聚类， 经过投影点密度算法进行建筑物识 别后， 为了区分单个建筑， 引入基于八叉树叶节点的连通性聚类， 用OLCC表示(Octree ‑ based Label Connected Components)， 进行 单个建筑进一 步分割； 先利用识别出的建筑立面点云数据构建立方体包围盒， 并将其作为根节点， 利用分裂 法将初始构建的根节点分裂为八个子节点， 分裂得到的八个子节点具有相同的体积， 不断 进行递归分裂， 设定分裂的八叉树级别和每个叶子节点包含最少点数量， 当达到设定的阈 值， 分裂停止 。 2.根据权利要求1所述的根据建筑立面特性的无人机倾斜摄影模型建筑单体化分割方 法， 其特征在于： 所述步骤一中的高程归一化布料模拟滤波还可以采用其他点云滤波方式 取得。 3.根据权利要求1所述的根据建筑立面特性的无人机倾斜摄影模型建筑单体化分割方 法， 其特征在于： 所述步骤五中基于八叉树叶节点的连通性(OLCC)聚类部分也可以通过其 他密度聚类方式取 得。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114842148 A 3