[发明专利]建筑物的建模方法、电子设备及计算机存储介质在审
申请号: | 202111161670.8 | 申请日: | 2021-09-30 |
公开(公告)号: | CN114021222A | 公开(公告)日: | 2022-02-08 |
发明(设计)人: | 程章林;刘志浩;张凡星;奥利夫·马丁·多伊森 | 申请(专利权)人: | 深圳先进技术研究院 |
主分类号: | G06F30/13 | 分类号: | G06F30/13;G06F30/27;G06T17/00;G06T17/10;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人: | 孙伟峰;武岑飞 |
地址: | 518055 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 建筑物 建模 方法 电子设备 计算机 存储 介质 | ||
1.一种建筑物的建模方法,其特征在于,所述建模方法包括:
获取草图线条;
利用神经网络算法确定所述草图线条对应的建筑类型,所述建筑类型包括主体类型、屋顶类型以及其他类型;
基于所确定的建筑类型对所述草图线条进行参数化建模,以生成建筑模型。
2.根据权利要求1所述的建模方法,其特征在于,所述获取草图线条,包括:
检测用户的绘制动作,以获取所述草图线条;或者,
分析建筑图片,以获取所述建筑图片中的草图线条。
3.根据权利要求1所述的建模方法,其特征在于,所述建模方法还包括:
检测用户的操作手势,以基于所述操作手势变换所述建筑模型的形态。
4.根据权利要求1所述的建模方法,其特征在于,所述建模方法还包括:
显示建筑细节选择菜单;
通过所述建筑细节选择菜单获取选择事件,以基于所述选择事件对所述建筑模型的建筑细节进行调整,所述建筑细节包括窗户类型或外墙纹理。
5.根据权利要求1所述的建模方法,其特征在于,所述获取草图线条,利用神经网络算法确定所述草图线条对应的建筑类型,基于所确定的建筑类型对所述草图线条进行参数化建模,以生成建筑模型,包括:
获取草图线条中的顶层形状线条;
利用神经网络算法确定所述顶层形状线条对应的建筑类型为主体类型;
基于主体类型对所述顶层形状线条进行参数化建模,以生成建筑主体模型。
6.根据权利要求5所述的建模方法,其特征在于,所述获取草图线条中的顶层形状线条,包括:获取所述草图线条中的规则顶层形状线条;
所述利用神经网络算法确定所述顶层形状线条对应的建筑类型为主体类型,包括:利用神经网络算法确定所述顶层形状线条对应的建筑类型为规则主体类型;
所述基于主体类型对所述顶层形状线条进行参数化建模,以生成建筑主体模型,包括:将规则顶部形状线条拟合生成多边形或圆形,基于多边形或圆形生成多边体或圆柱体,以构成建筑主体模型。
7.根据权利要求5所述的建模方法,其特征在于,所述获取草图线条中的顶层形状线条,包括:获取所述草图线条中的不规则顶层形状线条;
所述利用神经网络算法确定所述顶层形状线条对应的建筑类型为主体类型,包括:利用神经网络算法确定所述顶层形状线条对应的建筑类型为不规则主体类型;
所述基于主体类型对所述顶层形状线条进行参数化建模,以生成建筑主体模型,包括:将不规则顶层形状线条分割为多个线段,由每个线段生成主体外墙,以构成建筑主体模型。
8.根据权利要求5所述的建模方法,其特征在于,所述获取草图线条中的顶层形状线条,包括:获取所述草图线条中的顶层形状线条及向下延伸线条;
所述基于主体类型对所述顶层形状线条进行参数化建模,以生成建筑主体模型,包括:
以所述顶层形状线条生成建筑主体模型的顶层,以向下延伸线条生成建筑主体模型的外墙,以构成建筑主体模型。
9.根据权利要求5所述的建模方法,其特征在于,所述获取草图线条,利用神经网络算法确定所述草图线条对应的建筑类型,基于所确定的建筑类型对所述草图线条进行参数化建模,以生成建筑模型,还包括:
获取所述草图线条中的屋顶形状线条;
利用神经网络算法确定所述屋顶形状线条对应的建筑类型为屋顶类型;
基于屋顶类型对屋顶形状线条进行参数化建模,以生成建筑屋顶模型;
若所述建筑主体模型和所述建筑屋顶模型满足预设条件,则将所述建筑主体模型和所述建筑屋顶模型进行融合处理。
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