[发明专利]一种众筹照片与二维地图结合的建筑物三维建模方法

说明书

本发明涉及一种众筹照片和二维地图结合的建筑物三维建模方法，包括以下步骤：街景数据下载与组织；街景照片非建筑区提取；照片检索及分组；照片的筛选；基于众筹照片的三维建模；基于2D矢量数据的点云配准。本发明采用免费易得的众筹照片数据，成本低廉并可大范围获取；本发明引入了新的建筑物照片数据源，是一种面向多源数据集成的三维建模方法，其使用三步走策略：照片筛选和分组；基于众筹照片的三维建模；基于2D矢量数据的点云配准。本发明挖掘了街景数据的潜在价值，增加了街景数据的可利用性，为大规模城市建筑物三维建模提供数据源。本发明巧妙地结合照片检索方法，通过引入其他来源照片，实现了海量街景数据的快速分组。

技术领域

本发明涉及一种建筑物三维建模方法，特别是涉及一种众筹照片和二维地图数据结合的大规模建筑物三维建模方法。

背景技术

随着数字城市的不断发展，建立三维模型的需求逐渐增加。建筑物三维模型的建立是地理信息科学、遥感等领域的研究热点。近几年来，计算机视觉技术的飞速发展以及高分辨率、高精度的摄影测量技术和无人机技术等的出现，为建立高质量的建筑物三维模型提供了新的方法和技术。建筑物三维建模技术已经广泛应用于城市规划、三维实景导航、城市虚拟旅游等其他领域。大规模的建筑物三维建模对于多方位的地理信息分析应用(如太阳能潜力估算)等具有现实意义。

目前，关于建筑物三维建模的研究大致可分为三类。一类是采用激光点云数据，包括基于地面激光扫描数据、机载激光扫描数据以及集成多平台LiDAR数据的建筑物三维建模。Shi等人提出了一种利用地面激光扫描数据对建筑物立面模型重构的方法，该方法对原始高密度点云进行分割，提取平面特征并将其分为各种语义(墙、门窗等)，形成建筑物多面体模型。然而该方法生成的模型缺少纹理，且数据采集及处理阶段的大量工作使得地面激光数据不适用于大规模建模。Elberink等人提出了一种理论和实证方法，用于对机载激光扫描数据重建的三维建筑模型进行优点和缺点的质量分析。机载LiDAR数据难以获得地物的立面信息，无法实现全方位、多视角下的精细建筑物立面建模。Chen等人提出了基于车载LiDAR数据和机载LiDAR数据的集成方法，实现了建筑物屋顶及立面模型的多视建模。

另外一类是采用遥感卫星影像数据，大部分通过阴影测量来实现建筑物的三维建模(Liasis,2016；Zhang,2011；Hartl,1995)。主要包括采用InSAR数据和光学影像数据。U.Still等人分析了在建成区使用InSAR数据对建筑物建模的潜力和局限性。UWE等人采用高分辨率的合成孔径雷达图像，组合并匹配2D图像对象，通过3D聚类进行建筑高度估计完成立体分析。然而，InSAR数据有噪声性质，且在密集的建筑区域，由于建筑物信号的相互干扰会影响建筑物的建模，对于建筑物立面信息的恢复不适用。Huang等人提出了一种利用建筑顶部、基底和阴影信息对单个IKONOS图像进行建筑提取和高度测量的半自动方法，该方法对高程信息的提取较适用，但无法实现立面细节的恢复。

第三类方法是基于图像数据进行建筑物三维建模。主要包括空地照片匹配、图像或图像序列分析以及照片和矢量数据集成三种方法。随着成像技术的发展，航空图像和地面全景图像是目前主要的数据来源。鉴于航空和地面数据集之间的互补性，许多研究探索了二者的联合处理方法。Wu等人通过基于基面拟合和图像校正的自动特征匹配与光束法平差将航空倾斜影像与地面移动测图系统获取的图像数据联合，实现了城市区域的三维建模及优化。然而该方法数据的获取较为困难，且建模过程较复杂。此外，图像序列和视频数据中建筑物等地标的三维建模问题已经受到了广泛关注。Tian等人将建筑结构知识整合到视频序列中进行建筑物三维建模，得到建筑物的主要结构。这些方法大多数以多面体模型来呈现建筑物结构，难以实现建筑物的精细建模。Xiao等人通过多语义图像分割及运动结构恢复算法重构图像序列，生成一组半密集点云和摄像机姿态，然而研究中的直线结构假设对于较复杂建筑物有一定的局限性。Lee等人从圆柱投影的全景图像中天空区域的运动估计旋转参数，结合SfM算法及光束法平差进行建筑物三维建模。该方法没有对大范围的建筑物立面信息进行恢复。Fan等人提出使用OSM数据和VGI照片数据进行三维建模，然而照片数据覆盖范围小，且缺少同一建筑物不同角度的照片。