[发明专利]模型简化方法、装置、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202210137909.6 申请日: 2022-02-15
公开(公告)号: CN114821008A 公开(公告)日: 2022-07-29
发明(设计)人: 孙宁会 申请(专利权)人: 北京箩筐时空数据技术有限公司
主分类号: G06T19/20 分类号: G06T19/20
代理公司: 北京博雅睿泉专利代理事务所(特殊普通合伙) 11442 代理人: 马铁良
地址: 100020 北京市朝阳*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 模型 简化 方法 装置 设备 存储 介质
【说明书】:

本申请公开了一种模型简化方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域。其中方法包括:获取初始三维建筑模型;根据初始三维建筑模型,确定初始三维建筑模型的第一特征多边形、深度信息、颜色信息;根据颜色信息、第一特征多边形,确定第二特征多边形,第二特征多边形为包含颜色的简化后的第一特征多边形;三维重建第二特征多边形,确定建筑三维顶面;根据深度信息以及建筑三维顶面,得到第一简化三维建筑模型。这提供了一种针对于三维建筑模型且可以保留三维建筑模型的细节特征的模型简化方法。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域,更具体地,涉及一种模型简化方法、一种模型简化装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

目前,为了提高三维可视化引擎的显示速度以及降低对网络带宽的需求,通常需要对高精度路网导航中涉及到的三维建筑模型进行简化。

现有的主流简化方式是,采用QEM(英文全称:Quadric Error Metrics;二次误差测度)算法对三维建筑模型进行简化。而该算法在对三维建筑模型进行简化时,并未考虑到三维建筑模型的细节特征,这导致简化后的三维建筑模型细节特征丢失。同时,该算法为一个适用于各种三维模型的普遍算法。这使得该算法对三维建筑模型不具备针对性,从而不能更好的对三维建筑模型进行简化。

因此,如何提供一种针对于三维建筑模型且可以保留三维建筑模型的细节特征的模型简化方法,成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种模型简化的新技术方案。

根据本申请的第一方面,提供了一种模型简化方法,所述方法包括:

获取初始三维建筑模型;

根据所述初始三维建筑模型,确定所述初始三维建筑模型的第一特征多边形、深度信息、颜色信息;

根据所述颜色信息、所述第一特征多边形,确定第二特征多边形,所述第二特征多边形为包含颜色的简化后的所述第一特征多边形;

三维重建所述第二特征多边形,确定建筑三维顶面;

根据所述深度信息以及所述建筑三维顶面,得到第一简化三维建筑模型。

可选的,所述根据所述颜色信息、所述第一特征多边形,确定第二特征多边形,包括:

根据所述颜色信息、所述第一特征多边形,确定第三特征多边形,所述第三特征多边形为包含颜色的所述第一特征多边形;

简化所述第三特征多边形,得到所述第二特征多边形。

可选的,所述简化所述第三特征多边形,得到所述第二特征多边形,包括:

接收简化层级数的指示信息;

根据所述指示信息,简化所述第三特征多边形,得到所述第二特征多边形。

可选的,所述方法还包括:

根据所述初始三维建筑模型,确定纹理信息;

根据所述纹理信息、所述第一简化三维建筑模型,确定第二简化三维建筑模型。

可选的,所述根据所述初始三维建筑模型,确定所述初始三维建筑模型的第一特征多边形,包括:

根据所述初始三维建筑模型、预设的特征多边形生成模型,确定所述初始三维建筑模型的第一特征多边形。

可选的,所述方法还包括获取所述预设的特征多边形生成模型的步骤,所述步骤包括:

获取训练样本集,所述训练样本集中包括至少两组训练样本,第一组训练样本中的每一训练样本包括基础标准形状以及对应特征矢量,第二组训练样本中的每一训练样本包括曲线以及对应特征矢量;

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