CN106709983A - 一种三维模型的获取和应用***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种三维模型的获取和应用***及方法，涉及图像采集技术领域，以简化多旋翼无人机倾斜摄影的应用过程。其中，所述***包括：数据采集模块，所述数据采集模块用于通过倾斜摄影技术采集待拍摄区域的图像数据；数据处理模块，所述数据处理模块用于对所述图像数据进行处理，根据处理好的所述图像数据建立并输出三维模型；模型应用模块，所述模型应用模块用于应用所述三维模型。本发明的三维模型的获取和应用***用于对多旋翼无人机倾斜摄影采集到的图像进行综合应用。

Description

一种三维模型的获取和应用***及方法

技术领域

本发明涉及图像采集技术领域，尤其涉及一种三维模型的获取和应用***及方法。

背景技术

倾斜摄影技术是摄影测量领域近些年发展起来的一项高新技术，其改变了传统正射影像只能从垂直视角拍摄的局限，倾斜摄影技术能够同时从多个不同的角度采集影像。这一技术与多旋翼无人机相结合，可针对小范围作业区域，快速有效获取作业区域内的倾斜影像。

通过多旋翼无人机倾斜摄影采集到的影像可用于各个方面，例如：监控、救灾、公安工作等。但不足的是，在利用多旋翼无人机倾斜摄影采集到的影像时，还需要工作人员通过专门的设备对采集到的影像进行处理，再由工作人员对处理后的影像针对性地应用到各平台。这样就使得多旋翼无人机倾斜摄影的应用过程变得繁琐。

发明内容

本发明的目的在于提供一种三维模型的获取和应用***及方法，以简化多旋翼无人机倾斜摄影的应用过程。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一方面，本发明提供了一种三维模型的获取和应用***，所述***包括：数据采集模块，所述数据采集模块用于通过倾斜摄影技术采集待拍摄区域的图像数据；数据处理模块，所述数据处理模块用于对所述图像数据进行处理，根据处理好的所述图像数据建立并输出三维模型；模型应用模块，所述模型应用模块用于应用所述三维模型。

本发明提供的三维模型的获取和应用***，包括数据采集模块、数据处理模块和模型应用模块，该***能够依次对待拍摄区域的图像数据进行采集、处理和应用，从而多旋翼无人机倾斜摄影采集到图像数据后，可直接被应用在各个领域中。相比于现有技术中，本发明中的三维模型的获取和应用***实现了应用多旋翼无人机倾斜摄影的一体化，无需工作人员在多个设备或者多个场所中切换，从而简化了多旋翼无人机倾斜摄影的应用过程。

另一方面，本发明提供了一种三维模型的获取和应用方法，所述方法包括：通过倾斜摄影技术采集待拍摄区域的图像数据；对所述图像数据进行处理，根据处理好的所述图像数据建立并输出三维模型；应用所述三维模型。

本发明所提供的三维模型的获取和应用方法的有益效果与上述三维模型的获取和应用***的有益效果相同，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一中的三维模型的获取和应用***的第一结构示意图；

图2为本发明实施例一中的三维模型的获取和应用***的第二结构示意图；

图3为本发明实施例二中的三维模型的获取和应用方法的流程图。

附图标记说明：

10-数据采集模块； 11-无人机；

12-五轴立体相机； 13-控制器；

131-航线规划子控制器； 132-飞行子控制器；

20-数据处理模块； 21-读取单元；

22-建模单元； 23-输出单元；

30-模型应用模块； 31-接收单元；

32-应用单元。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

参见图1，本发明实施例提供了一种三维模型的获取和应用***，该***包括：依次连接的数据采集模块10、数据处理模块20和模型应用模块30，其中，数据采集模块10用于通过倾斜摄影技术采集待拍摄区域的图像数据，数据处理模块20用于对数据采集模块10采集的图像数据进行处理，根据处理好的图像数据建立并输出三维模型，模型应用模块30用于应用数据处理模块20输出的三维模型。

上述三维模型的获取和应用***的工作过程为：数据采集模块10对待拍摄区域进行图像数据的采集，从而数据处理模块20将采集到的图像数据进行处理，并根据处理好的图像数据进行建模，以建立并输出与待拍摄区域匹配的三维模型，进而模型应用模块30将与待拍摄区域匹配的三维模型应用在各个领域中。由上述过程可以看出，本实施例中的***实现了图像数据的采集、建模和应用的自动一体化，避免了工作人员进行后续的处理工作，使得应用多旋翼无人机倾斜摄影所采集到的图像数据的过程简洁、方便。

参见图2，优选的，数据采集模块10可为多旋翼无人机倾斜摄影装置，对应的，数据采集模块10可包括无人机11、五轴立体相机12和控制器13，五轴立体相机12安装在无人机上11(在图2中，以连接关系表示为五轴立体相机12安装在无人机上11)，五轴立体相机12用于采集图像数据，控制器13用于规划无人机11的飞行航线，并控制无人机11按照规划好的飞行航线飞行。

在上述结构的多旋翼无人机倾斜摄影装置中，无人机11可选用四旋翼无人机。特别的，在本实施例中，选用的无人机11可具有长航时和大载荷能力，能够搭载五轴倾斜相机和昼夜双光吊舱，机身采用碳纤一体成型的中空脱模机架，强度好，重量轻；同时机身与机臂具备快拆能力，保证了快速拆装，方便运输；具备一定的抗风抗雨能力，可在较恶劣的环境下工作，搭载五轴立体相机12时的续航时间可达60分钟。

在本实施例中，选用五轴立体相机12安装在无人机11的底部，是因五轴立体相机12体积小、重量轻，方便挂载和携带，适合于无人机11挂载，从而能够快速获取小范围倾斜摄影的数据。进一步的，五轴立体相机12还可具备同步曝光、同步数据采集的能力，以及在拍照的同时可获取拍照点的定位数据的能力，更进一步的，五轴立体相机12还可具备无缝对接数据处理模块20的能力，以将采集到的图像数据快速传输至数据处理模块20。

参见图2，可参考的，控制器13可包括相连的航线规划子控制器131和飞行子控制器132，航线规划子控制器131用于确定待拍摄区域的类型，并根据待拍摄区域的类型规划无人机11的飞行航线，飞行子控制器132可与无人机11连接，以用于控制无人机11按照规划好的飞行航线飞行。示例性的，这里的待拍摄区域的类型可包括：平坦区域、高层建筑物区域、混合区域(包括平坦区域和高层建筑物区域)、山地区域和丘陵区域。

其中，飞行子控制器132可为操作方便的自动驾驶控制器。优选的，飞行子控制器132的组成具体可为：内置有高性能工业级传感器，可满足严苛环境下的使用要求；模块化设计，以及多中央处理器协同处理，可完成1000Hz采样和运算；双总线架构合理分流，极大提高***数据吞吐量与稳定性；具有充足的外部接口，灵活的配置，以使主控能够实现多种复杂控制，和对机载设备的操作，从而达到运行平稳。

航线规划子控制器131能够确定待拍摄区域属于平坦区域、高层建筑物区域、混合区域、山地区域和丘陵区域中的哪一种，并根据具体确定的区域类型，综合考虑成图区域、作业区域、成图分辨率、图像重叠度、纹理覆盖度和地形地貌等诸多因素，依据相应的航线规划方法，规划出合适的飞行航线。在使用航线规划子控制器131时，人机交互较少，仅需输入少量参数，即可快速实现科学合理的航线规划，使得无人机倾斜摄影技术的应用更加方便。

需要说明的是，倾斜摄影与正射影像的数据采集不同，二者对图像重叠度的要求和侧重点都不一样，倾斜摄影为了采集足够全面的模型纹理信息，其飞行航线的覆盖范围一般要大于成图区域，这样不但能够获取垂直正射信息，同时还能获取侧面纹理信息，从而满足后续自动化实景三维快速建模的要求，为了充分有效获取侧面纹理信息，倾斜摄影的航向重叠率和旁向重叠率均不小于66％。基于这一原则，航线规划子控制器131对于不同类型的区域的飞行航线进行了规划。

例如：对于平坦区域，平坦区域的倾斜摄影的飞行航线的规划方法和传统的正射影像的飞行航线的规划方法大同小异，二者不同的地方主要体现在航带内与航带间的重叠度上，因此基本规划思路为：首先根据成图分辨率的要求，确定作业航高和作业区域外扩范围；然后再按照航向重叠率66％和旁向重叠率66％，确定曝光点和曝光间隔。在规划飞行航线时，要考虑尽可能减少飞行航线中的转弯的数量，且转弯处要形成最小转弯半径。

可参考的，平坦区域的飞行航线的规划方法可为：

根据待拍摄区域确定成图区域；

根据成图区域，确定作业区域和安全区域，作业区域覆盖成图区域，且作业区域位于安全区域内，作业区域的形状为规则的矩形；

确定拍摄成图的分辨率，根据分辨率和公式一得到拍摄航线的航高；公式一为：R＝c*H/f，R为分辨率，H为航高，f为焦距，c为电荷耦合元件(Charge-coupled Device，简称CCD)的像元大小；

根据实际需要选择拍摄模式，根据所选择的拍摄模式中的重叠度和公式二确定拍摄航线的航带间隔，根据重叠度和公式三确定拍摄航线的拍照间隔；其中，公式二为：Mstrip＝R*w*(1-δstrip)，Mstrip为航带间隔，R为分辨率，w为图像宽度，δstrip为旁向重叠度；公式三为：M＝R*h(1-δ)，M为拍照间隔，R为分辨率，h为图像高度，δ为航向重叠度；

确定拍摄航线的初始方向，拍摄航线的初始方向可与矩形的长边所延伸的方向相同，以尽量减小拍摄航线中拐点的数量；

设定拍摄航线的第一航点为矩形中的距离无人机的起飞点最近的边角，并根据航带间隔原则确定拍摄航线的拐点。

又如：对于高层建筑物区域，飞行航线可规划为对高层建筑物进行自下而上或自上而下的包络飞行。

可参考的，高层建筑物区域的飞行航线的规划方法可为：

选择拍摄模式，拍摄模式为精细模式；

根据待拍摄区域确定成图区域；

根据成图区域，确定作业区域和安全区域，作业区域覆盖成图区域，且作业区域位于安全区域内；

记录作业区域内的高层建筑物的预估高度h；

确定拍摄成图的分辨率，根据分辨率和预估高度得到拍摄航线的最低航线圈的航高H_min；

根据分辨率得到拍摄航线的外扩距离W⁺，并选择外扩距离W⁺和安全距离中的较大者作为拍摄航线的包络距离；

根据公式四得到拍摄航线的最高航线圈的航高H_max；其中，公式四为：H_max＝h+tan(90°-а-θw/2)*W⁺)，H_max为最高航线圈的航高，h为高层建筑物的预估高度，α为多旋翼无人机倾斜摄影***的五轴相机倾斜角度，θw为多旋翼无人机倾斜摄影***的五轴相机横向视场角，W⁺为外扩距离；

根据公式五得到拍摄航线的内插圈数；其中，公式五为：n＝INT[(H_max-H_min)/A]，n为拍摄航线的内插圈数，H_max为最高航线圈的航高，H_min为最低航线圈的航高，A为相邻的内插圈之间的间隔步长；

根据公式六得到拍摄航线的内插圈的航高；其中，公式六为：H_n＝H_min+(for(1：圈数)*StepH)，H_n为拍摄航线的内插圈的航高，H_min为最低航线圈的航高，StepH为相邻的航线圈之间的行高间距。

对于公式六，需要解释的是，假如是第一圈内插圈，则该内插圈的航高为H₁，H₁＝H_min+1*StepH，以此类推，从而计算出所有内插圈的航高。

又如：对于混合区域，也就是平坦区域内混合有高层建筑物区域，如城市，这种区域地貌复杂，需将平坦区域的飞行航线规划与高层建筑物区域的飞行航线规划相结合，飞行航线的规划方法可为：首先按照平坦区域的飞行航线规划方法进行规划，但需对高层建筑物区域的周围满足距离条件的拍照点进行航高修改和属性修改；然后对混合区域内的高层建筑物区域按照高层建筑物区域的飞行航线规划方法进行单独飞行航线的规划，以形成单独的飞行航线。

可参考的，混合区域的飞行航线的规划方法可为：

方法一

选择拍摄模式，拍摄模式为精细模式；

根据待拍摄区域确定成图区域；

根据成图区域，确定作业区域和安全区域，作业区域覆盖成图区域，且作业区域位于安全区域内；

确定拍摄成图的分辨率，根据分辨率得到拍摄航线的基本航高，并根据基本航高得到外扩距离W⁺；

标注所述作业区域内的高层建筑物的范围，并记录高层建筑物的预估高度h，预估高度h大于基本航高与安全距离的差值；

规划拍摄航线为围绕高层建筑物的范围的包络飞行航线，包络飞行航线包括若干自上而上或者在下而上的航线圈，根据分辨率得到最低航线圈的航高H_min；

选择外扩距离W⁺和安全距离中的较大者作为拍摄航线的包络距离；

根据公式四得到拍摄航线的最高航线圈的航高H_max；其中，公式四为：H_max＝h+tan(90°-а-θ_w/2)*W⁺)，H_max为最高航线圈的航高，h为高层建筑物的预估高度，α为多旋翼无人机倾斜摄影***的五轴相机倾斜角度，θ_w为多旋翼无人机倾斜摄影***的五轴相机横向视场角，W⁺为外扩距离；

根据公式五得到拍摄航线的内插圈数；其中，公式五为：n＝INT[(H_max-H_min)/A]，n为拍摄航线的内插圈数，H_max为最高航线圈的航高，H_min为最低航线圈的航高，A为相邻的内插圈之间的间隔步长；

根据公式六得到拍摄航线的内插圈的航高H_n；其中，所述公式六为：H_n＝H_min+(for(1：圈数)*StepH)，H_n为拍摄航线的内插圈的航高，H_min为最低航线圈的航高，StepH为相邻的航线圈之间的行高间距。

方法二

选择拍摄模式，拍摄模式为快反模式；

根据待拍摄区域确定成图区域；

根据成图区域，确定作业区域和安全区域，作业区域覆盖成图区域，且作业区域位于安全区域内，作业区域的形状为矩形；

确定拍摄成图的分辨率，根据分辨率得到拍摄航线的基本航高；

标注作业区域内的高层建筑物的范围，并记录高层建筑物的预估高度，预估高度大于基本航高与安全距离的差值；

确定拍摄航线的初始方向，拍摄航线的初始方向与矩形的长边所延伸的方向相同；

设定拍摄航线的第一航点为矩形中的距离无人机的起飞点最近的边角，并根据航带间隔原则确定拍摄航线的拐点；

对作业区域内距离高层建筑物的范围小于安全距离的航线点进行航高修改，并对作业区域内距离高层建筑物的范围小于安全距离的拍照点进行航高修改和属性修改。

又如：对于山地区域和丘陵区域，因其地形地貌较为复杂，无法及时精确获取待拍摄区域内的地面起伏变化参数，最理想的飞行航线是根据地面的高低起伏按照特定的相对高度进行规划。在实际中，对于山地区域和丘陵区域的飞行航线规划方法可分为两种情况。第一种情况：普通航线规划方法，即根据成图分辨率，结合区域平均高程和区域最高点高程确定初始作业高度和实际作业高度；然后依据作业航高与最高点相对高度确定重叠率，计算航线间隔和曝光间隔；第二种情况：精细航线规划方法，即首先执行正射影像飞行作业，并进行专业数据处理；其次依据专业数据处理成果和成图分辨率计算飞行作业相对航高和绝对航高；再根据相对航高确定曝光间隔和作业航线。

可参考的，山地区域和丘陵区域的飞行航线的规划方法可为：

根据待拍摄区域确定成图区域；

根据成图区域，确定作业区域和安全区域，作业区域覆盖成图区域，且作业区域位于安全区域内，作业区域的形状为矩形；

根据底图在作业区域内标出最高点的高程和最低点的高程，并得到平均高程；

确定拍摄成图的分辨率，根据分辨率和平均高程得到拍摄航线的初始航高；

判断最高点的高程与初始航高的差值是否满足安全飞行高度，如果是，则进入下一步；如果否，则设定初始航高为最高点的高程与安全飞行高度之和，并进入下一步；

根据初始航高和最高点的高程的相对高度确定重叠度，根据重叠度确定拍摄航线的拍照点或者曝光点；

确定拍摄航线的初始方向，拍摄航线的初始方向与矩形的长边所延伸的方向相同；

设定拍摄航线的第一航点为矩形中的距离无人机的起飞点最近的边角，并根据航带间隔原则确定拍摄航线的拐点。

由上述几种飞行航线的规划可以看出，航线规划子控制器131可实现规划飞行航线的智能化。可见航线规划子控制器131能够被大部分用户所操作，进一步提高了无人机倾斜摄影的普遍性。

参见图2，优选的，数据处理模块20可包括：用于读取数据采集模块10采集到的图像数据的读取单元21、用于根据读取到的图像数据建立三维模型的建模单元22和用于向模型应用模块30输出三维模型的输出单元23。

其中，建模单元22的工作过程可为：首先对读取到的图像数据进行预处理，然后依次进行自动空中三角测量、点云重建、曲面构图、纹理映射，最后建立实景三维模型。可见，数据处理模块20实现了自动化实景三维快速建模。

倾斜影像的图像数据处理具有数据量大、计算量大、自动化水平高的特点，对于现有的一些数据处理服务器，大多数都造价较高，且处理效率低。值得一提的是，本实施例中的数据处理模块20为了实现自动化实景三维快速建模，综合考虑了以下因素：数据处理模块20的智能化程度、核心算法、是否支持并行运算，以及数据处理模块20移动性、三防性和并行。在结合以上各方面因素，本实施例中的数据处理模块20优选为能够对图像数据进行处理，根据处理好的图像数据建立并输出三维模型的集群处理工作站，集群处理工作站具备多机并行处理能力，且实现了野外机动快速作业的需求，集群处理工作站在1小时内能够完成不低于200张2000万像素图像的原始分辨率正射影像处理。

本实施例中的集群处理工作站的设计基于多视图像三维重建技术，基本无需人工干预，即可通过一叠重叠度的倾斜图像快速生成超过10级金字塔级别的实景三维模型，而且能够输出多种通用兼容格式。可见，实施例中的集群处理工作站具有操作简单、精度高、速度快的特点。

可参考的，本实施例中的集群处理工作站的各参数可为：节点为4，中央处理器的主频为2.6～4.0GHz，内存为16～32G，显卡为GTX970，硬盘为120～512G固态硬盘，交换机为5口全千兆以太网交换机，箱体的体积为64*62*37cm，箱体为6U航空机箱，箱体为IP65防水性能，重量为10kg。

普通的高性能数据处理服务器基本都是处于较好的外部环境中，温度湿度适宜、供电稳定可靠、无灰尘、无电磁干扰、更无振动带来的硬盘损坏。随着各地公安***对实景三维数据的深入应用，对数据处理服务器提出了更高的需求：能够被带到任何工作需要的地方；能够适应各种野外环境；能够在现场对实景三维数据进行高速处理的能力。基于这些需求，在本实施例中，数据处理模块20还可为车载实景三维服务器，车载实景三维服务器能够满足高性能、防震、防尘、防电磁辐射等要求，并具备在户外现场进行实景三维数据的高速处理能力，可见，车载实景三维服务器满足上述多个要求。

特别的，在本实施例中，数据处理模块20输出的模型可为多种产品，例如，三维实景模型、高精度数字表面模型(digital surface model，简称DSM)，数据处理模块20还可输出高分辨率数字正射影像图(Digital Orthophoto Map，简称DOM)。可见，数据处理模块20基于多角度倾斜影像可快速自动生成多种产品产品，达到一次采集，多种数据成果输出的效果。

参见图2，模型应用模块30可包括：用于接收数据处理模块20输出的三维模型的接收单元31和用于应用输出的三维模型的应用单元32。

在本实施例中，模型应用模块30可将建立的三维模型应用在多个方面，如：监控等。

优选的，模型应用模块30可为实景三维深度应用平台。其中，实景三维深度应用平台分为实景三维深度应用平台客户机和服务器结构(Client/Server Structs简称C/S)版和实景三维深度应用平台浏览器和服务器结构(Browser/Server，简称B/S)版。

在本实施例中，实景三维深度应用平台C/S版与前述的数据采集模块10和数据处理模块20相结合，能够实现的主要功能有视频处理和图像处理，在视频处理功能中，主要包括视频采集、存储、正射拼接、融合和定位几部分；在图像处理功能中，主要包括正射影像快速处理、三维实景快速建模、三维全景快速生成几部分。

在实际中，结合实景三维深度应用平台C/S版的本***可用于现场监视，在现场监视过程中，***主要的作业为：无人机11实时监控视频和遥测信息的接入、实时标绘、三维空间量测及空间分析；本***还可用于预案分析和模拟复原，以利用三维模型在事前快捷编辑制作或在事后融合编辑制作，基于此，该***被广泛应用于公安、反恐、消防、应急救灾等领域。实景三维深度应用平台C/S版可用于满足野外或应急快反情况下的单兵使用。

在本实施例中，实景三维深度应用平台B/S版可实现无缝接入地理信息***(Geographic Information System，简称GIS)平台和各类视频监控平台，以实现实景三维数据流畅加载和检索，实现基于实景三维的监控探头查询调阅、标注标绘、三维量测和空间分析等功能。

特别的，在本***中，实景三维模型的数据为多细节层次(Levels of Detail，简称LOD)的形式，实现了多级分层、分块的数据显示，同时可与常规的地形数据和影像数据等基础地理信息数据无缝融合。

通过上述实施例内容可以看出，本实施例中的三维模型的获取和应用***的最大特点在于：实现了简便快捷的安装、随心所欲的飞行、一键快速数据处理，且深度应用平台***基于三维GIS平台而构建，获取的视频信息和航拍处理后的数据均可无缝与GIS平台实现数据融合分析与可视化应用，用户不用来回切换多个设备或编辑多种不同格式的文件，从而实现了从实景三维快速获取到深度应用的一体化，整个操作简单、快捷，满足了最佳用户体验的要求。

综上所述，多旋翼无人机倾斜摄影是通过在无人机上搭载五轴立体相机，同时从一个垂直和四个倾斜五个不同的角度采集图像数据，相比于传统的仅能从一个垂直角度采集图像数据摄影，多旋翼无人机倾斜摄影大大提高了采集图像数据的精确度，同时也减少了采集图像数据所消耗的时间。从而在利用所采集到的图像数据进行实景三维建模时，因精确度的提高和耗时的减少，相应的建模时间和建模成本也减少。因此，多旋翼无人机倾斜摄影技术逐渐得到发展和普及。

本发明针对多旋翼无人机搭载五轴倾斜相机***的独特特点及基于多视图像的三维重建技术实际需求，自主研发完成了一种多旋翼无人机倾斜摄影数据快速采集和快速建模的结构，并针对行业深度应用需求，结合这一结构建设了实景三维深度应用平台。通过本***，用户无需具备专业知识即可自行解决较小区域范围高效化三维实景建模的问题，并远远超过利用消费级无人机及非专业设备的实景建模的效率，在实景三维模型和应用平台的支持下，用户还可顺利实现空间信息与用户业务***的对接，实现空间信息与实时视频监控信息、传感监测信息、位置信息等其他动态信息、静态信息的融合应用。

实施例二

参见图3，本发明实施例提供了一种三维模型的获取和应用方法，该方法包括：

步骤S1：通过倾斜摄影技术采集待拍摄区域的图像数据。

步骤S2：对图像数据进行处理，根据处理好的图像数据建立并输出三维模型。

步骤S3：应用所述三维模型。

在本实施例中的方法，依次对待拍摄区域的图像数据进行采集、处理和应用，从而将待拍摄区域的真实情况转化为三维数据，并应用在各个方面，例如监控方面等，可见，从倾斜摄影采集到待拍摄区域的图像数据，到将待拍摄区域的图像数据应用到实际中，形成一个完整的流程，实现倾斜摄影采集到应用的一体化，使得应用倾斜摄影采集到待拍摄区域的图像数据的过程变得简化。

优选的，本发明可以是一种利用多旋翼无人机搭载五轴立体相机进行实景三维快速获取及深度应用的方法，通过该方法，能够实现以人眼视角来探究地形地貌。更为优选的，该方法结合实施例一中的***可用于智慧城市、智慧公安、智慧消防、应急救灾等各个领域。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘，硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种三维模型的获取和应用***，其特征在于，所述***包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于通过倾斜摄影技术采集待拍摄区域的图像数据；

数据处理模块，所述数据处理模块用于对所述图像数据进行处理，根据处理好的所述图像数据建立并输出三维模型；

模型应用模块，所述模型应用模块用于应用所述三维模型。

2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述数据采集模块包括无人机、五轴立体相机和控制器，所述五轴立体相机安装在所述无人机上，所述五轴立体相机用于采集所述图像数据，所述控制器用于规划所述无人机的飞行航线，并控制所述无人机按照所述飞行航线飞行。

3.根据权利要求2所述的***，其特征在于，所述控制器包括航线规划子控制器和飞行子控制器，所述航线规划子控制器用于确定所述待拍摄区域的类型，并根据所述待拍摄区域的类型规划所述无人机的飞行航线，所述飞行子控制器用于控制所述无人机按照所述飞行航线飞行；

其中，所述待拍摄区域的类型包括：平坦区域、高层建筑物区域、混合区域、山地区域和丘陵区域；所述混合区域包括所述平坦区域和所述高层建筑物区域。

4.根据权利要求1～3任一项所述的***，其特征在于，所述数据处理模块包括：

读取单元，所述读取单元用于读取所述数据采集模块采集到的图像数据；

建模单元，所述建模单元用于根据读取到的所述图像数据建立三维模型；

输出单元，所述输出单元用于向模型应用模块输出已建立的所述三维模型。

5.根据权利要求4所述的***，其特征在于，所述数据处理模块为集群处理工作站。

6.根据权利要求4所述的***，其特征在于，所述数据处理模块为车载实景三维服务器。

7.根据权利要求1～3任一项所述的***，其特征在于，所述模型应用模块包括：

接收单元，所述接收单元用于接收所述数据处理模块输出的三维模型；

应用单元，所述应用单元用于应用输出的所述三维模型。

8.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述模型应用模块为实景三维深度应用平台。

9.根据权利要求1～3任一项所述的***，其特征在于，所述三维模型包括三维实景模型和数字表面模型。

10.一种三维模型的获取和应用方法，其特征在于，所述方法包括：

通过倾斜摄影技术采集待拍摄区域的图像数据；

对所述图像数据进行处理，根据处理好的所述图像数据建立并输出三维模型；

应用所述三维模型。