CN114372377B - 一种基于3d时空引擎的工程信息模型构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于3D时空引擎的工程信息模型构建方法，用于解决现有的工程信息模型构建效率低以及无法了解工程信息模型整个施工动态过程的问题；本发明的3D时空引擎平台获取注册模型端的构建参数并对其进行处理得到注册模型端的模构值，通过模构值智能的选取对应的模型构建端；通过点击时空轴上的时刻依次在基础模型上加载对应的区别模型以得到工程信息模型，进而提高工程信息模型构建的效率，通过点击时空轴上的时刻依次在基础模型上加载对应的区别模型以得到工程信息模型，以便于了解工程信息模型整个施工动态过程。

Description

一种基于3D时空引擎的工程信息模型构建方法

技术领域

本发明涉及工程信息模型构建技术领域，具体为一种基于3D时空引擎的工程信息模型构建方法。

背景技术

工程信息模型包含描述建筑物构件的几何信息及状态信息，还包含了非构件对象（如空间、运动行为）的状态信息。借助这个包含建筑工程信息的三维模型，大大提高了建筑工程的信息集成化程度，从而实时了解建筑工程的工程信息。由于工程信息产生的信息量庞大，导致工程信息模型建模效率低，同时现有的工程信息模型只有单一状态的模型，无法了解工程信息模型整个施工动态过程。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决现有的工程信息模型构建效率低以及无法了解工程信息模型整个施工动态过程的问题，而提出一种基于3D时空引擎的工程信息模型构建方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于3D时空引擎的工程信息模型构建方法，该方法包括：

将构建物分为若干个信息采集点，通过数据采集模块按照预设采集间隔时刻采集构建物的工程信息，将同一信息采集点的工程信息分为一组得到采集点信息包，将所有信息采集点的采集点信息包发送至3D时空引擎平台；

3D时空引擎平台获取注册模型端的构建参数，构建参数包括活动一值和活动二值以及模处基值；对构建参数进行处理得到注册模型端的模构值，对模构值由大到小进行排序并选取对应的注册模型端，将选取的注册模型端标记为模型构建端，然后将采集信息包发送至模型构建端；

模型构建端通过内置三维处理软件对采集点信息进行三维建模以得到信息采集点不同采集时刻的3D模型，然后反馈建模完成信令至3D时空引擎平台，3D时空引擎平台对建模完成信令进行处理以得到排序发送信令，将排序发送信令发送至模型构建端；

模型构建端接收端接收排序发送信令后对其进行解析以得到模型组合端的编号以及通信地址和排序，模型构建端依次将不同采集时刻的3D模型发送至模型组合端；模型组合端接收到同一采集时刻所有信息采集点的3D模型后，将信息采集点的3D模型依据对应位置进行组合得到同一采集时刻构建物的3D工程模型；模型组合端将构建物的3D工程模型发送至3D时空引擎平台；

3D时空引擎平台接收到构建物的3D工程模型后，将3D工程模型依据依据采集时刻的先后顺序进行排序，然后对比相邻两个3D工程模型之间的不同处，并进行提取得到区别模型；以排序最前的3D工程模型为基础模型，然后再以采集时刻为时空轴，通过点击时空轴上的时刻依次再基础模型上加载对应的区别模型以得到工程信息模型；

作为本发明的一种优选实施方式，所述3D时空引擎平台获取注册模型端的构建参数的具体过程为：

向所有注册模型端发送授权信令以获取注册模型端的授权权限，然后再向获取授权权限的注册模型端发送信息获取信令以获取注册模型端的以获取性能信息，其中性能信息包括CPU活动数据（CPU利用率和速度）、GPU活动数据（GPU利用率和共享GPU内存）；

对CPU活动数据进行处理，将所有CPU利用率的数值进行求和并取均值得到利用均值并标记为DJ，设定CPU利用率的数值为Di，i=1，2，……，n；n为CPU利用率的总数，取值为正整数；代入LB1=DJ×n/(Σ|Di-DJ|)得到利波值LB1；将所有CPU速度的数值进行求和并取均值得到速率均值并标记为LB2；将利波值和速率均值进行归一化处理并取两者归一化处理后的数值，设定利波值和速率均值的权重为fs1和fs2；代入HD1=LB1×fs1+LB2×fs2得到活动一值HD1；

对GPU活动数据进行处理，统计所有GPU利用率的数值出现最多的并将其标记为多出值，当多出值为多个时，以最大的为准；提取共享GPU内存的数值，将多出值和共享GPU的数值进行归一化处理并取两者归一化处理后的数值并标记为SV1和SV2；代入HD2=100/SV1×fs3+SV2×fs4得到活动二值HD2；

作为本发明的一种优选实施方式，所述3D时空引擎平台内还包括模处分析模块，模处分析模块用于对注册模型端进行模处基值分析计算，具体过程为：获取注册模型端的注册信息，设定所有终端型号均对应一个型号设定值，将注册模型端的型号与所有终端型号进行匹配以得到对应的型号设定值；将注册模型端的位置与3D时空引擎平台的位置进行位置间距计算得到传输间距；获取注册模型端的建处值，当注册模型端为初始注册时，建处值直接取值为零；将型号设定值、传输间距、建处值进行归一化处理并取三者归一化处理后的数值并依次标记为XS1、XS2和XS3；利用公式MC3=XS1×ed1+XS3×ed3-XS2×ed2得到注册模型端模处基值MC3；

作为本发明的一种优选实施方式，所述3D时空引擎平台还包括统计分析模块；统计分析模块用于采集注册模型端接收到采集信息包的第一时刻以及反馈建模完成信令的第二时刻并进行分析处理，具体过程为：统计注册模型端所有的第一时刻和第二时刻，将第一时刻与第二时刻进行时间差计算得到单建时长，将所有的单建时长进行求和并取均值的单建均值时长，统计第一时刻的次数并标记为总建次数，提取所有单建时长的数值并填充在折线图内以得到单建时长对应的数值点，连接相邻两个单建时长对应的数值点以得到值点线，计算值点线的斜率，当值点线与水平线的夹角为钝角则将该值点线的斜率标记为第一斜率，否标记为第二斜率；将所有的第一斜率进行求和得到第一总和，将所有的第二斜率进行求和得到第二总和，将第一总和除以第二总和得到线率值；当第一斜率的数量或第二斜率的数量为零时，第一总和或第二总和直接取值一；将线率值乘以总建次数的数值得到建处值；

作为本发明的一种优选实施方式，所述3D时空引擎平台还包括注册模块和数据库，注册模块用于用户提交电脑终端的注册信息进行注册并将注册成功的注册信息发送至数据库内存储，同时将注册成功的电脑标记为注册模型端；其中，注册信息包括电脑终端的通信IP地址、型号和位置等；

作为本发明的一种优选实施方式，所述3D时空引擎平台对建模完成信令进行处理的具体过程为：向获取授权权限的注册模型端发送组合授权指令以获取注册模型端的组合授权，将获取组合授权的注册模型端标记为排序模型端；

再将排序模型端的位置与所有模型构建端的位置进行距离差计算得到传输总距；将排序模型端的传输总距与模处基值进行归一化处理并提取两者归一化后的数值，将模处基值的数值乘以预设权重占比再除以传输总距的数值乘以对应的权重占比得到组合排序值ZP；即ZP=MC3×zb1/CJ×zb2，其中CJ为传输总距的数值，zb1、zb2为模处基值和传输总距对应的预设占比；

将排序模型端依据组合排序值进行由大到小进行排序，然后由前至后依次选取与采集时刻数量相等的排序模型端并将其标记为模型组合端；将模型组合端和通信IP地址以及排序标记为排序发送信令。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明将构建物分为若干个信息采集点，通过数据采集模块按照预设采集间隔时刻采集构建物的工程信息，将同一信息采集点的工程信息分为一组得到采集点信息包并传输至3D时空引擎平台；3D时空引擎平台获取注册模型端的构建参数并对其进行处理得到注册模型端的模构值，通过模构值智能的选取对应的模型构建端；

2、本发明通过模型构建端对采集点信息包进行解析和三维建模得到信息采集点不同采集时刻的3D模型，然后再将信息采集点不同采集时刻的3D模型，然后再将同一采集时刻所有信息采集点的3D模型发送至模型组合端进行汇总处理得到构建物的3D工程模型，3D时空引擎平台将3D工程模型依据依据采集时刻的先后顺序进行排序，然后对比相邻两个3D工程模型之间的不同处，并进行提取得到区别模型；以排序最前的3D工程模型为基础模型，然后再以采集时刻为时空轴，通过点击时空轴上的时刻依次再基础模型上加载对应的区别模型以得到工程信息模型，进而提高工程信息模型构建的效率，通过点击时空轴上的时刻依次再基础模型上加载对应的区别模型以得到工程信息模型，以便于了解工程信息模型整个施工动态过程。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的整体原理框图；

图2为本发明的3D时空引擎平台原理框图；

图3为本发明的信息采集组件的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种基于3D时空引擎的工程信息模型构建方法，通过3D时空引擎平台以及模型构建端和模型组合端实现，该方法包括：

将构建物分为若干个信息采集点，构建物可以施工楼宇，施工工地等；通过数据采集模块按照预设采集间隔时刻采集构建物的工程信息，将同一信息采集点的工程信息分为一组得到采集点信息包，将所有信息采集点的采集点信息包发送至3D时空引擎平台；

如图3所示，数据采集模块包括若干个信息采集组件，信息采集组件包括底座1，底座1上开设有安装孔，安装孔的内部通过支架安装员连接轴2，连接轴2的底端与驱动电机3的输出轴传到连接，连接轴2的顶端与丝杠4的底端连接，丝杠4上螺纹连接有滑块7，滑块7的四周安装有多个信息采集单元6，信息采集单元6有高清摄像头和测距传感器组成，其中，高清摄像头用于采集构建物的高清图像数据，测距传感器用于采集高清摄像头距离构建物之间的距离；滑块6上还安装由控制盒7，控制盒7的内部安装有用于控制驱动电机3、高清摄像头以及测距传感器工作的控制器，控制器还与数据采集模块通信连接并接收数据采集模块发送的数据采集指令，当接收到数据采集指令后，控制器控制高清摄像头和测距传感器工作，采集构建物的高清图像数据以及距离数据并将其标记为工程信息；同时控制驱动电机3工作，带动滑块6向上运动，以便于位于高处的构建物工程信息；

3D时空引擎平台获取注册模型端的构建参数，具体为：向所有注册模型端发送授权信令以获取注册模型端的授权权限，然后再向获取授权权限的注册模型端发送信息获取信令以获取注册模型端的以获取性能信息，其中性能信息包括CPU活动数据和GPU活动数据；CPU活动数据包括CPU利用率和速度；GPU活动数据包括GPU利用率和共享GPU内存；

对CPU活动数据进行处理，将所有CPU利用率的数值进行求和并取均值得到利用均值并标记为DJ，设定CPU利用率的数值为Di，i=1，2，……，n；n为CPU利用率的总数，取值为正整数；代入LB1=DJ×n/(Σ|Di-DJ|)得到利波值LB1；将所有CPU速度的数值进行求和并取均值得到速率均值并标记为LB2；将利波值和速率均值进行归一化处理并取两者归一化处理后的数值，设定利波值和速率均值的权重为fs1和fs2；代入HD1=LB1×fs1+LB2×fs2得到活动一值HD1；fs1和fs2的取值可以为0.6、0.4；

对GPU活动数据进行处理，统计所有GPU利用率的数值出现最多的并将其标记为多出值，当多出值为多个时，以最大的为准；提取共享GPU内存的数值，将多出值和共享GPU的数值进行归一化处理并取两者归一化处理后的数值并标记为SV1和SV2；代入HD2=100/（SV1×fs3）+SV2×fs4得到活动二值HD2；fs3和fs4为多出值和共享GPU的数值对应的权重，取值为0.57、0.43；

设定活动一值和活动二值和模处机值的预设比例系数为e1、e2和e3；e1、e2和e3由本领域技术人员根据实际情况进行合理设置，可以为0.21、0.22、0.57；

利用公式MG=HD1×e1+HD2×e2+MC3×e3得到注册模型端的模构值MG，对模构值由大到小进行排序并选取对应的注册模型端，将选取的注册模型端标记为模型构建端，然后将采集信息包发送至模型构建端；

模型构建端通过内置三维处理软件对采集点信息包进行三维建模以得到信息采集点不同采集时刻的3D模型，然后反馈建模完成信令至3D时空引擎平台，3D时空引擎平台对建模完成信令进行处理以得到排序发送信令，具体为：

获取授权权限的注册模型端发送组合授权指令以获取注册模型端的组合授权，将获取组合授权的注册模型端标记为排序模型端；

再将排序模型端的位置与所有模型构建端的位置进行距离差计算得到传输总距；将排序模型端的传输总距与模处基值进行归一化处理并提取两者归一化后的数值，将模处基值的数值乘以预设权重占比再除以传输总距的数值乘以对应的权重占比得到组合排序值ZP；即ZP=MC3×zb1/CJ×zb2，其中CJ为传输总距的数值，zb1、zb2为模处基值和传输总距对应的预设占比；

将排序模型端依据组合排序值进行由大到小进行排序，然后由前至后依次选取与采集时刻数量相等的排序模型端并将其标记为模型组合端；将模型组合端和通信IP地址以及排序标记为排序发送信令，将排序发送信令发送至模型构建端；

模型构建端接收端接收排序发送信令后对其进行解析以得到模型组合端的编号以及通信地址和排序，模型构建端依次将不同采集时刻的3D模型发送至模型组合端；模型组合端接收到同一采集时刻所有信息采集点的3D模型后，将信息采集点的3D模型依据对应位置进行组合得到同一采集时刻构建物的3D工程模型；模型组合端将构建物的3D工程模型发送至3D时空引擎平台；

3D时空引擎平台接收到构建物的3D工程模型后，将3D工程模型依据依据采集时刻的先后顺序进行排序，然后对比相邻两个3D工程模型之间的不同处，并进行提取得到区别模型；以排序最前的3D工程模型为基础模型，然后再以采集时刻为时空轴，通过点击时空轴上的时刻依次再基础模型上加载对应的区别模型以得到工程信息模型；

请参阅图2所示，3D时空引擎平台包括注册模块、数据库、模处分析模块和统计分析模块；

注册模块用于用户提交电脑终端的注册信息进行注册并将注册成功的注册信息发送至数据库内存储，同时将注册成功的电脑标记为注册模型端；其中，注册信息包括电脑终端的通信IP地址、型号和位置等；

模处分析模块用于对注册模型端进行模处基值分析计算，具体过程为：获取注册模型端的注册信息，设定所有终端型号均对应一个型号设定值，将注册模型端的型号与所有终端型号进行匹配以得到对应的型号设定值；将注册模型端的位置与3D时空引擎平台的位置进行位置间距计算得到传输间距；获取注册模型端的建处值，当注册模型端为初始注册时，建处值直接取值为零；将型号设定值、传输间距、建处值进行归一化处理并取三者归一化处理后的数值并依次标记为XS1、XS2和XS3；利用公式MC3=XS1×ed1+XS3×ed3-XS2×ed2得到注册模型端模处基值MC3；

统计分析模块用于采集注册模型端接收到采集信息包的第一时刻以及反馈建模完成信令的第二时刻并进行分析处理，具体过程为：统计注册模型端所有的第一时刻和第二时刻，将第一时刻与第二时刻进行时间差计算得到单建时长，将所有的单建时长进行求和并取均值的单建均值时长，统计第一时刻的次数并标记为总建次数，提取所有单建时长的数值并填充在折线图内以得到单建时长对应的数值点，连接相邻两个单建时长对应的数值点以得到值点线，计算值点线的斜率，当值点线与水平线的夹角为钝角则将该值点线的斜率标记为第一斜率，否标记为第二斜率；将所有的第一斜率进行求和得到第一总和，将所有的第二斜率进行求和得到第二总和，将第一总和除以第二总和得到线率值；当第一斜率的数量或第二斜率的数量为零时，第一总和或第二总和直接取值一；将线率值乘以总建次数的数值得到建处值。

本发明在使用时，本发明将构建物分为若干个信息采集点，通过数据采集模块按照预设采集间隔时刻采集构建物的工程信息，将同一信息采集点的工程信息分为一组得到采集点信息包并传输至3D时空引擎平台；3D时空引擎平台获取注册模型端的构建参数并对其进行处理得到注册模型端的模构值，通过模构值智能的选取对应的模型构建端，然后通过模型构建端对采集点信息包进行解析和三维建模得到信息采集点不同采集时刻的3D模型，然后再将信息采集点不同采集时刻的3D模型，然后再将同一采集时刻所有信息采集点的3D模型发送至模型组合端进行汇总处理得到构建物的3D工程模型，3D时空引擎平台将3D工程模型依据依据采集时刻的先后顺序进行排序，然后对比相邻两个3D工程模型之间的不同处，并进行提取得到区别模型；以排序最前的3D工程模型为基础模型，然后再以采集时刻为时空轴，通过点击时空轴上的时刻依次再基础模型上加载对应的区别模型以得到工程信息模型，进而提高工程信息模型构建的效率，通过点击时空轴上的时刻依次再基础模型上加载对应的区别模型以得到工程信息模型，以便于了解工程信息模型整个施工动态过程。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (1)

1.一种基于3D时空引擎的工程信息模型构建方法，其特征在于，该方法包括：

将构建物分为若干个信息采集点，通过数据采集模块按照预设采集间隔时刻采集构建物的工程信息，将同一信息采集点的工程信息分为一组得到采集点信息包，将所有信息采集点的采集点信息包发送至3D时空引擎平台；

3D时空引擎平台获取注册模型端的构建参数，构建参数包括活动一值和活动二值以及模处基值；对构建参数进行处理得到注册模型端的模构值，对模构值由大到小进行排序并选取对应的注册模型端，将选取的注册模型端标记为模型构建端，然后将采集信息包发送至模型构建端；

模型构建端通过内置三维处理软件对采集点信息包进行三维建模以得到信息采集点不同采集时刻的3D模型，然后反馈建模完成信令至3D时空引擎平台，3D时空引擎平台对建模完成信令进行处理以得到排序发送信令，将排序发送信令发送至模型构建端；

模型构建端接收端接收排序发送信令后对其进行解析以得到模型组合端的编号以及通信地址和排序，模型构建端依次将不同采集时刻的3D模型发送至模型组合端；模型组合端接收到同一采集时刻所有信息采集点的3D模型后，将信息采集点的3D模型依据对应位置进行组合得到同一采集时刻构建物的3D工程模型；模型组合端将构建物的3D工程模型发送至3D时空引擎平台；

3D时空引擎平台接收到构建物的3D工程模型后，将3D工程模型依据采集时刻的先后顺序进行排序，然后对比相邻两个3D工程模型之间的不同处，并进行提取得到区别模型；以排序最前的3D工程模型为基础模型，然后再以采集时刻为时空轴，通过点击时空轴上的时刻依次再基础模型上加载对应的区别模型以得到工程信息模型；

所述3D时空引擎平台获取注册模型端的构建参数的具体过程为：

向所有注册模型端发送授权信令以获取注册模型端的授权权限，然后再向获取授权权限的注册模型端发送信息获取信令以获取注册模型端的以获取性能信息；

对CPU活动数据进行处理，将所有CPU利用率的数值进行求和并取均值得到利用均值并标记为DJ，设定CPU利用率的数值为Di，i=1，2，……，n；n为CPU利用率的总数，取值为正整数；代入LB1=DJ×n/(Σ|Di-DJ|)得到利波值LB1；将所有CPU速度的数值进行求和并取均值得到速率均值并标记为LB2；将利波值和速率均值进行归一化处理并取两者归一化处理后的数值，设定利波值和速率均值的权重为fs1和fs2；代入HD1=LB1×fs1+LB2×fs2得到活动一值HD1；

对GPU活动数据进行处理，统计所有GPU利用率的数值出现最多的并将其标记为多出值，当多出值为多个时，以最大的为准；提取共享GPU内存的数值，将多出值和共享GPU的数值进行归一化处理并取两者归一化处理后的数值并标记为SV1和SV2；代入HD2=100/SV1×fs3+SV2×fs4得到活动二值HD2；

所述3D时空引擎平台内还包括模处分析模块，模处分析模块用于对注册模型端进行模处基值分析计算，具体过程为：获取注册模型端的注册信息，设定所有终端型号均对应一个型号设定值，将注册模型端的型号与所有终端型号进行匹配以得到对应的型号设定值；将注册模型端的位置与3D时空引擎平台的位置进行位置间距计算得到传输间距；获取注册模型端的建处值，当注册模型端为初始注册时，建处值直接取值为零；将型号设定值、传输间距、建处值进行归一化处理以得到注册模型端模处基值；

所述3D时空引擎平台还包括统计分析模块；

统计分析模块用于采集注册模型端接收到采集信息包的第一时刻以及反馈建模完成信令的第二时刻并进行分析处理，具体过程为：统计注册模型端所有的第一时刻和第二时刻，将第一时刻与第二时刻进行时间差计算得到单建时长，将所有的单建时长进行求和并取均值的单建均值时长，统计第一时刻的次数并标记为总建次数，提取所有单建时长的数值并填充在折线图内以得到单建时长对应的数值点，连接相邻两个单建时长对应的数值点以得到值点线，计算值点线的斜率，当值点线与水平线的夹角为钝角则将该值点线的斜率标记为第一斜率，否标记为第二斜率；将所有的第一斜率进行求和得到第一总和，将所有的第二斜率进行求和得到第二总和，将第一总和除以第二总和得到线率值；当第一斜率的数量或第二斜率的数量为零时，第一总和或第二总和直接取值一；将线率值乘以总建次数的数值得到建处值；

所述3D时空引擎平台还包括注册模块和数据库，注册模块用于用户提交电脑终端的注册信息进行注册并将注册成功的注册信息发送至数据库内存储，同时将注册成功的电脑标记为注册模型端；

所述3D时空引擎平台对建模完成信令进行处理的具体过程为：向获取授权权限的注册模型端发送组合授权指令以获取注册模型端的组合授权，将获取组合授权的注册模型端标记为排序模型端；

再将排序模型端的位置与所有模型构建端的位置进行距离差计算得到传输总距；将排序模型端的传输总距与模处基值进行归一化处理并提取两者归一化后的数值，将模处基值的数值乘以预设权重占比再除以传输总距的数值乘以对应的权重占比得到组合排序值；

将排序模型端依据组合排序值进行由大到小进行排序，然后由前至后依次选取与采集时刻数量相等的排序模型端并将其标记为模型组合端；将模型组合端和通信IP地址以及排序标记为排序发送信令。