(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211274533.X (22)申请日 2022.10.18 (71)申请人 湖南省第一测绘院 地址 410000 湖南省长 沙市天心区芙蓉南 路四段158号湖南地理信息产业园总 部基地地信大楼 (72)发明人 刘天清　寇媛　田永雨　安冠星　 申永伟　邹明普　王军军　张久飞　 龚雨　罗海玲　 (74)专利代理 机构 深圳市创富知识产权代理有 限公司 4 4367 专利代理师 吴依笛 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06T 7/66(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种高层建筑倾斜摄影模型自动分层方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种高层建筑倾斜摄影模型 自动分层方法及系统， 所述方法先从倾斜摄影影 像中检测得到窗户关键点， 提取窗户轮廓线； 构 建三维模型生成连接点； 提取轮廓线内连接点， 使用拟合算法得到轮廓线平面； 将连接点投影到 所述轮廓线平 面得到投影后的坐标， 建立倾斜摄 影原始影像像素点与轮廓线平面投影点的转换 关系， 利用转换关系将窗户关键点的坐标换算到 三维模型空间， 将换算后窗户关键点的重心坐标 记为窗户中心点； 通过均值聚类方法获取同层的 窗户中心点并建立分层面； 拟合房屋分层面， 进 行数据切割， 完成自动分层。 本方法可 以从高层 建筑倾斜摄影模型中提取分层面对人工建筑物 进行自动分层， 解决了房屋进行分层时工作效率 低的问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图7页 CN 115496908 A 2022.12.20 CN 115496908 A 1.一种高层建筑倾 斜摄影模型自动分层方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 基于卷积神经网络对从倾斜摄影所得原始影像进行检测， 得到原始图像中所有窗户关 键点， 并提取 所有窗户的轮廓线； 构建倾斜摄影三维模型， 生成连接点， 所述连接点用于记录三维模型空间中某点坐标 值与所述原 始影像中同名点影 像坐标的关联关系； 从原始影像中提取所有窗户轮廓线内的连接点， 使用拟合算法对所有窗户轮廓线内的 连接点进行拟合， 得到轮廓线平面； 将连接点投影到所述轮廓线平面， 获取其投影后的坐标， 建立倾斜摄影原始影像像素 点与轮廓线平面投影点的转换关系， 利用所述转换关系将所述窗户关键点的坐标换算到三 维模型空间， 将换算后每 个窗户关键点的重心坐标记为窗户中心点； 根据高程信息， 通过均值聚类方法获取同层的窗户中心点并建立分层面； 根据各分层面高程值做z轴的垂直平面得到倾斜模型分层面， 将夹在两个倾斜模型分 层面之间的数据进行切割实现自动化分层。 2.如权利要求1所述的自动分层方法， 其特征在于， 所述基于卷积神经网络对从倾斜摄 影所得原始影像进行检测， 得到原 始图像中所有窗户关键点， 具体为： 首先， 利用标定程序将原始影像中每个窗户的四个角点进行标注， 分别记录每个窗户 的四个角点 坐标并根据整张影 像的大小换算 为以宽度高度为底的比例值； 然后， 基于卷积神经网络构建窗户四角点检测模型； 最后， 将从倾 斜摄影所得原始影像输入四角点检测模型， 得到所有窗户四个角点 坐标。 3.如权利要求2所述的自动分层方法， 其特征在于， 所述卷积神经网络的主干网络采用 经典的卷积结构加全连接层， 输出层使用全连接层。 4.如权利要求1所述的自动分层方法， 其特 征在于， 所述拟合 算法采用RANSAC算法。 5.如权利要求1所述的自动分层方法， 其特 征在于， 所述 转换关系为： 其中， XA， YA， ZA为表示连接点转换后轮廓线平面上对应的坐标；  f， γ分别为原始影像 的内方位元素摄影焦距与比例因子； x， y  为原始影像像点的像平面坐标； XS， YS， ZS为摄站点 的物方空间坐标； ai， bi， ci（i=1,2,3） 为原 始影像的3个外方位角元 素组成的9个方向余弦。 6.如权利要求1所述的自动分层方法， 其特 征在于， 均值聚类 计算过程如下： 设定窗户中心点分类阈值， 将z坐标的最大值与最小值按照所述分类阈值的间隔进行 划分， 得到以分类阈值 为间距的分类质心； 计算坐标点到每个质心的距离， 离哪个质心近就归类为哪个质心所属的集合， 对全部 窗户中心点进行归类； 重新计算归类后每 个集合的分类质心； 如果重新计算出来的质心与原质心之间的距离小于分类阈值， 则认为达到收敛状态， 聚类完成； 如果新质心与原质心距离变化较大， 超过分类阈值， 则利用新质心重复上述步骤至收权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115496908 A 2敛状态。 7.一种高层建筑倾 斜摄影模型自动分层系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 提取轮廓线模块， 基于卷积神经网络对从倾斜摄影所得原始影像进行检测， 得到原始 图像中所有窗户关键点， 并提取 所有窗户的轮廓线； 获取轮廓线平面模块， 构建倾斜摄影三维模型， 生成连接点， 所述连接点用于记录三维 模型空间中某点坐标值与所述原始影像中同名点影像坐标的关联关系， 从原始影像中提取 所有窗户轮廓线内的连接点， 使用拟合算法对所有窗户轮廓线内的连接点进行拟合， 得到 轮廓线平面； 获取窗户中心点模块， 将连接点投影到所述轮廓线平面， 获取其投影后的坐标， 建立倾 斜摄影原始影像像素点与轮廓线平面投影点的转换关系， 利用所述转换关系将所述窗户关 键点的坐标 换算到三维模型空间， 将换算后每 个窗户关键点的重心坐标记为窗户中心点； 自动分层模块， 根据高程信息， 通过均值聚类方法获取同层的窗户中心点并建立分层 面， 根据各分层面高程值做z轴的垂 直平面得到倾斜模型分层面， 将 夹在两个倾斜模型分层 面之间的数据进行切割实现自动化分层。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115496908 A 3