[发明专利]一种建筑物楼层智能识别方法及装置

说明书

本发明提供一种建筑物楼层智能识别方法及装置，该方法包括：解析实景三维数据，计算建筑物在二维平面的最小外接矩形；将建筑物的立面投影到构建的四幅图像上，合并生成完整的建筑物立面图像；通过数据标记工具对建筑物立面图像进行人工标记后，将标记好的样本输入至特征提取网络中，通过FPN网络进行上下层特征融合，并连接特征增强结构，通过区域建议网络生成建议窗口，结合各层级的建议窗口得到窗户掩膜；根据窗户在水平方向上的排列提取窗户的竖列，并基于竖列窗户的平均高差得到建筑物层高，以确定建筑物楼层位置。通过该方案解决了传统楼层识别方法鲁棒性差的问题，可以增强窗户提取及楼层识别的鲁棒性，并保障检测识别准确率。

技术领域

本发明涉及实景三维数据建筑物分析领域，尤其涉及一种建筑物楼层智能识别方法及装置。

背景技术

建筑物作为人类生活重要的载体，楼层信息描述了建筑物的细节特征，可以为智慧城市等应用提供了精细化服务。一般窗户结构和建筑物楼层是一致的，即一层楼对应一排窗户，因此基于窗户信息是进行楼层提取的有效方式。实景三维数据中建筑物与现实世界形状一致，建筑物不同窗户大小处于同一尺度，能极大降低窗户识别难度。

目前，一些研究基于手工设计的窗户特征规则进行窗户提取，可以基本实现楼层的识别，但精度往往受限于复杂多变的场景，由于窗户类型、尺寸等结构化因素以及数据获取的方式影响，采用传统方法进行提取鲁棒性较差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种建筑物楼层智能识别方法及装置，以解决的现有基于窗户提取的楼层识别方法鲁棒性差的问题。

在本发明实施例的第一方面，提供了一种建筑物楼层智能识别方法，包括：

解析实景三维数据，获取单个建筑物的面片聚类，并计算单个建筑物在二维平面的最小外接矩形；

将最小外接矩形的四条边分别作为图像的宽度，将所述单个建筑物的高度作为图像高度构建四幅图像，并将所述单个建筑物的立面分别投影到四幅图像上，合并生成完整的建筑物立面图像；

通过数据标记工具对建筑物立面图像进行人工标记后，将标记好的样本输入至特征提取网络中，通过FPN网络进行上下层特征融合，并连接Bottom-up特征增强结构，通过区域建议网络生成建议窗口，结合各层级的建议窗口得到窗户掩膜；

根据窗户在水平方向上的排列提取窗户的竖列，并基于竖列窗户的平均高差得到建筑物层高，以确定建筑物楼层位置。

在本发明实施例的第二方面，提供了一种用于建筑物楼层智能识别的装置，包括：

解析模块，用于解析实景三维数据，获取单个建筑物的面片聚类，并计算单个建筑物在二维平面的最小外接矩形；

投影模块，用于将最小外接矩形的四条边分别作为图像的宽度，将所述单个建筑物的高度作为图像高度构建四幅图像，并将所述单个建筑物的立面分别投影到四幅图像上，合并生成完整的建筑物立面图像；

生成模块，用于通过数据标记工具对建筑物立面图像进行人工标记后，将标记好的样本输入至特征提取网络中，通过FPN网络进行上下层特征融合，并连接Bottom-up特征增强结构，通过区域建议网络生成建议窗口，结合各层级的建议窗口得到窗户掩膜；

计算模块，用于根据窗户在水平方向上的排列提取窗户的竖列，并基于竖列窗户的平均高差得到建筑物层高，以确定建筑物楼层位置。

在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。

在本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。