[发明专利]一种倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法

权利要求书

1.一种倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，包括以下步骤：

S1：根据倾斜摄影的照片内容和照片外参数，获取空中三角测量结果、点云数据以及OSGB格式的三维模型数据；

S2：利用点云数据，对于倾斜摄影的照片中的树木进行树对象的提取；

S3：找出树对象对应的照片并生成对应的子图像；

S4：对所有子图像进行树种识别；

S5：完成空间匹配，利用三维模型数据，确定得到每棵树的具体数据；

S6：将步骤S4中的树种模型，摆放到树对象对应的空间位置上。

2.根据权利要求1所述的倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，其特征在于：步骤S2中，树对象的提取包括两步：1)对输入的点云数据进行特征提取和特征筛选，然后进行点云分类，从而筛选出跟树相关的点云数据，剔除掉跟树无关的点云数据；2)把三维的点云数据进行二维投影，降维到二维平面空间后再利用栅格化的方式进行图像处理，得到树对象的点云数据。

3.根据权利要求2所述的倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，其特征在于：步骤2)中，图像处理包括像素分割、形状分析和实例化。

4.根据权利要求1所述的倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，其特征在于：步骤S3中，利用空中三角测量结果对所有照片进行一次过滤，筛选出对体现树特征最多的照片，作为树对象对应的照片，同时根据点云的包围盒和相机的内参数和外参数反算出树对象在该照片上的像素范围，生成树对象的子图像。

5.根据权利要求1所述的倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，其特征在于：步骤S4中，每个树种提供不少于30个训练样本，对子图像进行检测，识别出每个子图像中树的类型和图像区域。

6.根据权利要求1所述的倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，其特征在于：步骤S5中，空间匹配包括以下步骤：

1)根据子图像中识别的树种的图像空间范围，以及对应照片的内参和外参计算出每棵树的三维空间的范围；

2)利用图像空间范围和倾斜摄影的三维模型数据，得到三维空间中对应的三角网格模型；

3)根据树在三维空间中的网格模型计算出树的位置和大小，最终得到每棵树的位置、高度、投影到二维平面上树冠的半径。

7.根据权利要求6所述的倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，其特征在于：步骤2)中，三角网格模型是根据每棵树的范围计算一个包围盒，根据视锥和包围盒的位置关系计算出包围盒投影到视锥近裁剪面的区域。

8.根据权利要求1所述的倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，其特征在于：步骤S6中，树种模型根据每棵树的具体数据，利用对象化的结果，通过参数驱动树木生长系统自动生成一个树的实例对象。

9.根据权利要求8所述的倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，其特征在于：步骤S6中，树的实例对象在实施时，采用的操作包括：1)采用旋转缩放的方式进行匹配；2)通过植物生长系统参数化驱动生成。

10.根据权利要求1所述的倾斜摄影模型自动识别生成三维树的方法，其特征在于：步骤S6中，将树摆放到对应的空间位置上，并输出XML文件和树模型的osgb文件。