[发明专利]一种三维城市建筑构建方法

说明书

本发明公开了一种三维城市建筑构建方法，属于三维城市建筑构建技术领域，具体五个部分：图像轮廓提取，高度预测网络，建筑信息匹配，矢量数据渲染；一键式生成为了能够高效、实时并更加准确的自动识别出城市的建筑物信息，并实现了一键化三维构建操作流程。根据国家地理信息公共服务平台上公开的的卫星图数据，可以全面覆盖国内每个城市，自动更新三维效果。

技术领域

本发明属于三维城市建筑构建技术领域，尤其涉及一种三维城市建筑构建方法。

背景技术

随着覆盖全球的卫星影像数据的开放，可以直观展示出各城市的地理图像，而在二维彩色图像上，无法直接获取卫星图中的城市信息，比如城市建筑的覆盖率、建筑高度分布情况、建筑使用属性分布情况等。因此，市面上有厂商针对三维城市地图的绘制产品(3DMap of the City)，如百度、高德。

目前市面上已有的三维地图识别产品存在着以下四点缺陷：

(1)成本高：城市中建筑物的高度信息需要人工采集，在面对大量建筑群乃至全国覆盖范围的卫星图时，需要大量的人力来支撑。不具有大量人力资源时，则需要第三方购买地图数据，维护成本高。

(2)准确性无保障：根据对不同厂商的数据调研显示，三维城市地图存在大量建筑高度与实际不匹配甚至差距甚远的情况。

(3)城市覆盖面少：只覆盖主要城市，存在部分非主城地区的偏远城市三维地图构建数据的缺失。

(4)实时性差：城市建筑群一直处于不断发展迭代的过程，人工标注三维地图，无法做到数据的实时更新。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供一种三维城市建筑构建方法，为了能够高效、实时并更加准确的自动识别出城市的建筑物信息，根据国家地理信息公共服务平台上公开的的卫星图数据，可以全面覆盖国内每个城市，自动更新三维效果。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种三维城市建筑构建方法,具体包含如下步骤；

步骤1，图像轮廓提取，具体如下：

步骤1.1，从国家地理信息公共服务平台获取城市的彩色卫星图像，切割成多个572*572的小图像块；

步骤1.2，将步骤1.1中切割后的图像块作为输入，输入至Unet分割网络，经过多个由两个3*3的卷积层和2*2的池化层组成的下采样模块进行图像的特征提取，将提取的特征上采样，通过1*1的卷积得到期望的类别数，此类别即为图像块上每个像素点的类别；

步骤1.3，将步骤1.2中得到的每个图像块的像素点类别结果可视化在二值图像上，拼接所有图像块的二值图得到完整的城市卫星图的建筑物识别结果；

步骤1.4，使用图像处理openCV中的轮廓检测算法，提取步骤1.3中输出图像的建筑边缘轮廓，输出轮廓的指定组织信息，并结合图像的开闭合处理和噪声处理技术剔除识别中的噪声块、平滑边缘轮廓；

步骤2，高度预测网络，具体如下：

步骤2.1，将步骤1中获得的建筑轮廓存储为矢量数据，根据矢量数据在卫星图上绘制出建筑块轮廓，经过多次外扩比例调整实验，统计出能够包含大部分建筑的最合理的外扩比例，按照这个比例外扩后，在卫星图上切割出独立的建筑块；

步骤2.2，将步骤2.1中切割的包含建筑的卫星图像块调整为224*224固定大小，输入到vgg16、resnet50和resnet101的这三个神经网络提取图像特征，经过三个网络模型分别输出高度概率值，三个概率值取平均后对应的高度值作为各建筑块的输出；

步骤3，建筑高度信息匹配，具体如下：

步骤3.1，结合文字识别技术，识别出地图上的建筑名称；