CN116580162B - 房屋三维模型建立方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种房屋三维模型建立方法、装置、设备及存储介质，首先对待建模房屋的各层分层分户图进行自动校准，具体的，将最底层的初始分层分户图作为初始的校准依据，而后对于每一个非最底层的当前层，依据当前层对应的基准层的目标分层分户图，对当前层的初始分层分户图进行校准处理，得到当前层的目标分层分户图，其中，校准处理的依据是：当前层的目标分层分户图中的任一线段与基准层的目标分层分户图中的所述线段的关联线段重合；通过依次叠加各目标分层分户图，可以实现待建模房屋的分层分户数据的自动叠加任务；按照各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理，生成待建模房屋的三维模型，从而实现房屋的自动建模任务。

Description

房屋三维模型建立方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及三维建模技术领域，更具体的说，是涉及一种房屋三维模型建立方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
传统的房屋三维建模任务，主要是由人工实现的。具体的，在待建模房屋的各层的分层分户图上，手动设置特征点；基于各层的房屋分层分户图中的特征点，进行人工校准；而后对校准后的各层分层分户图进行叠加，得到待建模房屋的二维矢量数据；最终根据待建模房屋的二维矢量数据，建立待建模房屋的三维模型。
人工建模过程较为繁琐，经常会因为特征点设置错误或人工校准错误而返工，使得房屋三维模型的建立效率较低。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种房屋三维模型建立方法、装置、设备及存储介质，以实现房屋的自动建模任务，提高房屋三维模型的建立效率。
具体方案如下：
第一方面，提供了一种房屋三维模型建立方法，所述方法包括：
获取待建模房屋的分层分户数据，所述分层分户数据包括各层的初始分层分户图和各层的属性数据，所述属性数据包括起始高程和拉伸高度；
依次对各层的初始分层分户图进行校准处理，所述校准处理包括：若所处理的当前层是最底层，则将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图；否则，确定所述当前层对应的基准层，以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图；其中，所述当前层对应的基准层为具备目标分层分户图且与所述当前层最邻近的下层楼层，所述当前层的目标分层分户图中的任一线段与所述线段的关联线段重合，所述关联线段是所述基准层的目标分层分户图中的线段；
依据所述各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理，生成所述待建模房屋的三维模型。
第二方面，提供了一种房屋三维模型建立装置，所述装置包括：
数据获取单元，用于获取待建模房屋的分层分户数据，所述分层分户数据包括各层的初始分层分户图和各层的属性数据，所述属性数据包括起始高程和拉伸高度；
楼层校准单元，用于依次对各层的初始分层分户图进行校准处理，所述校准处理包括：若所处理的当前层是最底层，则将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图；否则，确定所述当前层对应的基准层，以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图；其中，所述当前层对应的基准层为具备目标分层分户图且与所述当前层最邻近的下层楼层，所述当前层的目标分层分户图中的任一线段与所述线段的关联线段重合，所述关联线段是所述基准层的目标分层分户图中的线段；
三维建模单元，用于依据所述各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理，生成所述待建模房屋的三维模型。
第三方面，提供了一种房屋三维模型建立设备，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现上述的房屋三维模型建立方法的各个步骤。
第四方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的房屋三维模型建立方法的各个步骤。
借由上述技术方案，首先对待建模房屋的各层分层分户图进行自动校准，具体的，将最底层的初始分层分户图作为初始的校准依据，而后对于每一个非最底层的当前层，依据当前层对应的基准层的目标分层分户图，对当前层的初始分层分户图进行校准处理，得到当前层的目标分层分户图，其中，当前层对应的基准层是已校准的楼层中与当前层最邻近的一层，校准处理的依据是：当前层的目标分层分户图中的任一线段（即墙体）与基准层的目标分层分户图中的所述线段的关联线段重合，示例性的，若基准层和当前层的分层分户图中存在重合的多组线段，则能够表征两张分层分户图是对齐的；通过逐层叠加各目标分层分户图，可以实现待建模房屋的分层分户数据的自动叠加任务；依据各层的属性数据，由各层的目标分层分户图拉伸得到待建模房屋的三维模型，实现了房屋三维模型的自动建模任务，降低了房屋三维建模的人工成本，提高了建模效率。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本申请实施例提供的一种房屋三维模型建立方法的流程示意图；
图2示例了一种自然幢的三维白膜；
图3示例了非最底层的分层分户图的校准过程示意图；
图4示例了待建模房屋的初始分层分户图；
图5示例了校准第2层的初始分层分户图时的界面示意图；
图6示例了待建模房屋的三维白膜；
图7示例了由各层的目标分层分户图叠加得到的待建模房屋的二维矢量数据；
图8示例了基于自然幢面数据校准二维矢量数据时的界面示意图；
图9示例房屋户三维模型的透视示意图；
图10示例了楼层公摊三维模型的透视示意图；
图11示例了楼层位置三维模型的透视示意图；
图12示例了楼层三维模型的透视示意图；
图13为本申请实施例提供的一种房屋三维模型建立装置的结构示意图；
图14为本申请实施例提供的一种房屋三维模型建立设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
本申请提供了一种房屋三维模型建立方案，能够基于房屋的分层分户测绘数据，实现房屋的自动建模任务。
本申请方案可以基于具备数据处理能力的终端实现，该终端可以是电脑、服务器、云端等。
图1是根据本申请实施例示出的一种房屋三维模型建立方法的流程示意图，结合图1所示，所述方法可以包括如下步骤：
步骤S101、获取待建模房屋的分层分户数据。
其中，所述分层分户数据可以是根据待建模房屋的分层分户测绘数据生成的预设标准结构的数据。所述分层分户数据可以包括图形数据和属性数据两种类型的数据。分层分户数据中的图形数据，指的是各楼层的初始分层分户图，需要说明的是，各楼层的初始分层分户图具备相同的坐标参考系；分层分户数据中的属性数据可以包括：各层的起始高程和各层的拉伸高度，各层的起始高程能够表征该层的楼层号。
可选的，所述分层分户数据可以是SuperMap udbx格式的文件数据。
步骤S102、依次对各层的初始分层分户图进行校准处理，得到对应的目标分层分户图。
具体的，所处理的当前层的校准处理的过程，可以包括下述的步骤A-C：
步骤A、判断所处理的当前层是否为所述待建模房屋的最底层，若是，则执行步骤B，若否，则执行步骤C。
可选的，上述的步骤A、判断所处理的当前层是否为所述待建模房屋的最底层，可以包括：判断所述当前层是否具备数值最小的起始高程。
步骤B、将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图。
步骤C、确定所述当前层对应的基准层，以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图。
其中，所述当前层对应的基准层为，具备目标分层分户图且与所述当前层最邻近的下层楼层；所述当前层的目标分层分户图中的任一线段（即墙体）与该线段的关联线段重合，所述关联线段是所述基准层的目标分层分户图中的线段；需要说明的是，线段和该线段的关联线段，是两张分层分户图中的相同线段，实际是不同楼层中的同一位置处的上下对齐的墙体。若两张分层分户图中的若干组线段及其关联线段均重合，则能够表征两张分层分户图是对齐的。此外，线段及其关联线段满足下述条件，可以依据下述条件确定线段的关联线段，该条件包括：线段与其关联线段等长；相较于该线段与该线段的其他等长线段（即除了关联线段以外的任意等长线段）重合时的当前层的分层分户图，线段与其等长线段重合时的当前层的分层分户图和基准层的目标分层分户图的重合度最高。示例性的，可以用合并图形的面积来表征上述的重合度，其中，所述合并图形是由当前层的分层分户图中的面对象和基准层的目标分层分户图中的面对象合并得到的，所述合并图形的面积越小，两张分层分户图的重合度越高。可选的，上述的若干组线段及其关联线段重合可以是指至少两组线段及其关联线段重合。
步骤S103、依据所述各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理，生成所述待建模房屋的三维模型。
可选的，可以根据各楼层的起始高程和拉伸高度信息，使用SuperMap三维技术实现生成待建模房屋的三维模型，例如三维白膜。
需要说明的是，按照各个楼层的拉伸高度（即层高），拉伸各个楼层的目标分层分户图，能够得到各个楼层的三维模型。由于在进行了校准处理之后，各个楼层的目标分层分户图是对齐的，因此，按照楼层顺序依次叠加各个楼层的三维模型，能够得到待建模房屋的三维模型，实现了分层分户数据的自动叠加。可选的，也可以先叠加各层的目标分层分户图，得到待建模房屋的二维矢量数据，再进行拉伸处理，生成三维模型。
上述的房屋三维模型建立方法，将最底层的初始分层分户图作为初始的校准依据，而后对于每一个非最底层的当前层，依据当前层对应的基准层的目标分层分户图，对当前层的初始分层分户图进行校准处理，得到当前层的目标分层分户图，也就是说，按照自底向上的顺序对各层分层分户图进行自动校准，得到了对齐的各层目标分层分户图。示例性的，可以定义待校准楼层集合和已校准楼层集合，其中，待校准楼层集合用于存储初始分层分户图，已校准楼层集合用于存储目标分层分户图，初始的已校准楼层集合为空；而后，从待校准楼层集合中取出楼层最低的楼层（即所处理的当前层）的初始分层分户图，从已校准楼层集合中取楼层最高的楼层（即当前层对应的基准层）的目标分层分户图，以基准层的目标分层分户图为基准，校准当前层的初始分层分户图，在校准之后，将当前层的目标分层分户图归入已校准楼层集合，直至待校准楼层集合为空。特殊的，在已校准楼层集合为空的情况下，直接将从待校准楼层集合中取出楼层最低的楼层（即最底层）的初始分层分户图，作为对应的目标分层分户图，并将其归入已校准楼层集合。
可选的，也可以按照自顶向下的顺序进行校准处理，示例性的，以最顶层的分层分户图为初始的校准依据，校准次顶层的分层分户图。通过逐层叠加各目标分层分户图，可以实现待建模房屋的分层分户数据的自动叠加任务；按照各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理，最终生成待建模房屋的三维模型，实现了房屋三维模型的自动建模任务，降低了房屋三维建模的人工成本，提高了建模效率。
本案申请人经研究发现，当前在进行自然幢或房屋分层分户的测绘时，需要遵循相关的测绘规范，以便产出符合测绘规范定义的数据标准的测绘成果数据。也就是说，各房屋的房屋测绘结果虽然可能具备不同的格式，但均符合统一的数据标准。
基于此，可以在进行房屋三维建模之前，对原始测绘数据进行预处理，生成预设的标准结构的测绘数据，以便基于标准结构的测绘数据，实现各种房屋的三维建模任务。
其中，所述预处理可以包括：格式转换、映射处理等；标准结构的测绘数据指的是房屋三维建模所需的数据，可以包括：分层分户数据。
示例性的，分层分户数据的原始测绘数据可以是，由超图房测师导出的sdb格式的数据、或由其他房产测绘软件导出的数据（如mdb格式）或中间交换格式（resxml）的数据。接下来对各种格式的原始测绘数据的预处理过程进行示例性阐述。
对于由超图房测师导出的sdb格式的数据，可以利用超图房测师将其转换为中间交换格式（resxml）的数据，而后按照中间交换格式（resxml）的原始测绘数据的预处理过程处理。
对于由其他房产测绘软件导出的数据，例如mdb格式的数据库文件，可以通过分析mdb文件的数据表结构，建立起数据表字段和建模所需的分层分户数据间的映射关系，以便利用所述映射关系，获取建模所需的测绘数据，所述建模所需的测绘数据可以包括：自然幢信息、功能区信息、楼层信息、房屋分类信息、房屋权属信息、图形数据（即房屋分层分户图），并生成分层分户过渡数据。
对于中间交换格式（resxml）的数据，可以通过解析中间交换格式的数据，获取建模所需的测绘数据，并生成分层分户过渡数据。
上述的分层分户过渡数据，是原始测绘数据和标准结构的测绘数据的中间数据，可以依据所述分层分户过渡数据中的数据信息，确定标准结构的测绘数据，所述标准结构的测绘数据可以包括：自然幢信息、楼层信息、图形数据（即房屋分层分户图）、房屋分类信息及房屋权属信息等，需要说明的是，依据所述楼层信息，可以获取到分层分户数据中的属性数据。示例性的，分层分户过渡数据可以表示为SuperMap的数据源文件，SuperMap的数据源文件可以用于存储处理过程中的相关数据信息。
在本申请提供的一些实施例中，所述标准结构的测绘数据还可以包括：自然幢数据。
其中，所述自然幢数据可以包括：自然幢面数据（即自然幢图形数据）和自然幢属性数据，所述自然幢属性数据可以包括自然幢起始高程和自然幢的拉伸高度信息。
可选的，所述自然幢属性数据可以是根据自然幢的原始测绘数据生成的数据。生成所述自然幢属性数据的过程可以包括：
第一步、导入自然幢的原始测绘数据。
其中，自然幢的原始测绘数据可以是SuperMap udbx格式、Shapefile格式、CAD格式或GeoJson格式的数据文件或Text格式的坐标串。
第二步、按照预设的导入数据和自然幢属性数据的映射关系，获取自然幢属性信息，生成自然幢属性数据。
需要说明的是，由于不同格式的原始测绘数据的属性字段名不同，因此，利用预设的映射关系，能够将不同格式的原始测绘数据标准化，实现从原始测绘数据中继承自然幢属性信息的目的，以便生成自然幢属性数据，减轻人工配置自然幢属性数据的压力。示例性的，所述自然幢的原始测绘数据可以包括：楼幢高度（即地上高度）、地下深度信息、自然幢的各层层高、自然幢层数和自然幢的倾斜摄影数据等，可以根据楼幢高度与地下深度信息、自然幢的层高与层数、倾斜摄影数据中的任一组数据，计算得到自然幢的拉伸高度信息。
在上述的基础上，利用SuperMap三维技术，对自然幢数据（即自然幢面数据、自然幢起始高程和自然幢的拉伸高度信息）进行处理，能够生成自然幢的三维模型，例如三维白膜。示例性的，图2示例了由自然幢面数据拉伸得到的自然幢三维白膜的透视效果图。
可选的，在上述的步骤S103、依据所述各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理之前，所述方法还可以包括：
以自然幢面数据为基准，校准叠加后的目标分层分户图，其中，所述叠加后的目标分层分户图是由各层的目标分层分户图叠加得到的。
需要说明的是，待建模房屋的自然幢面数据，能够表征自然幢的空间位置，依据自然幢数据调整分层分户图的位置坐标，从而调整待建模房屋的三维模型的位置，以便实现多个自然幢、甚至城市级的房屋建模任务。
在另一种可能的实现方式中，上述的步骤B、将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图，可以包括：
以所述待建模房屋的自然幢面数据为基准，校准所述最底层的初始分层分户图，得到所述最底层的目标分层分户图。
上述的方法以自然幢面数据为基准，校准最底层的分层分户图，即依据自然幢数据，调整分层分户图的位置坐标，实现了待建模房屋的分层分户数据和自然幢数据的配准，实现了房屋分层分户图自动落宗。
接下来阐述非最底层的初始分层分户图的校准处理过程。
图3示例了非最底层的初始分层分户图的校准过程示意图。结合图3所示，上述的步骤C、以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图，可以包括下述步骤：
步骤S201、配置初始面对象、初始线段集、基准面对象和基准线段集。
具体的，上述的步骤S201可以包括下述的步骤D-G：
步骤D、合并所述当前层的初始分层分户图中的各个面对象，生成初始面对象。
步骤E、合并所述基准层的目标分层分户图中的各个面对象，生成基准面对象。
步骤F、由所述初始面对象中的各条边，构成初始线段集。
步骤G、由所述基准面对象中的各条边，构成基准线段集。
以当前层的初始面对象为例，需要说明的是，当前层的初始面对象包括了当前层的全部面对象，对初始面对象进行拉伸处理，可以得到当前层的三维模型。
步骤S202、取所述初始线段集中的一条初始线段。
步骤S202中的取，指的是取出，也就是说，在从所述初始线段集中取出所述初始线段之后，所述初始线段集不再包括所述初始线段，即在取所述初始线段时，删除所述初始线段集中的所述初始线段。
步骤S203、在所述基准线段集中，查找与所述初始线段长度相等的基准线段，并构建所述初始线段的等长线段集。
具体的，将所述基准线段集中所述初始线段的长度相等的各条基准线段，作为所述初始线段的等长线段，由各条所述等长线段构成等长线段集。
需要说明的是，由于初始线段集和基准线段集的构建方式相同，分别属于两张分层分户图的线段及其关联线段，就成了两个对应的线段集中的长度相等的两条线段。因此，可以按照线段长度确定关联线段，进而确定校准策略。
特殊的，若所述基准线段集中不存在所述初始线段的等长线段，即不存在与所述初始线段关联的线段，则返回执行步骤S202。
步骤S204、取所述等长线段集中的一条等长线段。
对步骤S204的说明可以参照上述的步骤S202。
步骤S205、依据所述等长线段的位置信息和所述初始线段的位置信息，确定初始校准策略。
示例性的，可以将所述初始线段和所述等长线段的位置一致（即重合），称作是第一校准依据，初始校准策略是基于第一校准依据确定出的。
步骤S206、依据所述初始校准策略，确定所述当前层的校准指标值和所述当前层的校准策略。
具体的，上述的步骤S206可以包括下述的步骤H-M：
步骤H、依据所述初始校准策略校准所述初始面对象，得到目标面对象。
需要说明的是，所述目标面对象中的初始线段和所述基准面对象中的等长线段，具备相同的位置信息，即两线段重合。
步骤I、合并所述目标面对象和所述基准面对象，得到合并面对象。
步骤J、计算所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值。
需要说明的是，所述目标面对象是校准后的初始面对象，两者具备相同的面积，因此，步骤J还可以表述为：计算所述合并面对象的面积和所述初始面对象的面积的差值。可选的，也可以计算所述合并面对象的面积和所述基准面对象的面积的差值。
步骤K、判断是否存在所述当前层的校准指标值，若是，则执行步骤L，若否，则执行步骤M。
需要说明的是，在开始校准所述当前层的初始分层分户图之前，不存在所述当前层的校准指标值和所述当前层的校准策略，也就是说，初始时的所述当前层的校准指标值为空，并且，初始时的所述当前层的校准策略也为空，其中，上述的空指的是不存在。
步骤L、判断所述差值的绝对值是否小于所述当前层的校准指标值，若是，则执行步骤M。
步骤M、将所述差值的绝对值作为所述当前层的校准指标值，并将所述初始校准策略作为所述当前层的校准策略。
需要说明的是，所述差值的绝对值越小，对应的目标面对象和所述基准面对象对齐的可能性越高，因此，可以将所述差值的绝对值（或所述合并面对象的面积和所述基准面对象的面积的差值的绝对值），称作是第二校准依据，由第一校准依据和第二校准依据，确定当前层的校准策略。
基于此，若所述差值的绝对值小于所述当前层的校准指标值，则执行步骤M，以更新所述当前层的校准指标值和所述当前层的校准策略；否则不进行更新，直接执行后续的步骤S207。
步骤S207、判断所述等长线段集是否为空集，若是，则执行步骤S208，若否，则执行步骤S204。
可选的，可以借由状态标识，实现上述的步骤S204和步骤S207。示例性的，将初始时的等长线段集中的各条等长线段的状态，均设置为未处理，从所述等长线段集中，取一条状态为未处理的等长线段，并将所述等长线段的状态修改为已处理，而后若所述等长线段集中存在状态为未处理的等长线段，则返回执行从所述等长线段集中，取一条状态为未处理的等长线段的步骤，否则执行步骤S208。
步骤S208、判断所述初始线段集是否为空集，若是，则执行步骤S209，若否，则执行步骤S202。
可选的，可以借由状态标识实现上述的步骤S202和步骤S208。步骤S202和步骤S208的可选方案可以参照上文表述。
步骤S209、判断是否存在所述当前层的校准策略，若是，则执行步骤S210。
需要说明的是，在不存在所述当前层的校准策略，也就是无法实现所述当前层的自动校准的情况下，可以将所述当前层的初始分层分户图归入未校准楼层集合，将所述当前层的上一层作为新的当前层，而后对新的当前层进行校准处理。
在一种可能的实现方式中，若不存在所述当前层的校准策略，则可以输出人工校准指令，以指示人工对所述当前层的初始分层分户图进行人工校准，由人工校准得到所述当前层的目标分层分户图。
步骤S210、依据所述当前层的校准策略校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图。
上述的方法，依次对各层的初始分层分户图进行校准处理，对于非最底层的当前层，在进行所述当前层的校准处理时，以所述当前层对应的基准层的目标分层分户图为基准，将当前层和基准层中的线段及其关联线段重合作为第一校准依据，基于第一校准依据确定初步校准策略，而后计算初步校准后得到的目标面对象和基准面对象的合并面对象的面积，将合并面对象和目标面对象的面积差距作为第二校准依据，基于第一校准依据和第二校准依据，确定所述当前层的校准策略，从而实现所述当前层的自动校准任务。
由于待建模房屋的各层分层分户图均具备相同的坐标参考系，因此，可以用线段的两端点坐标，表征该线段的位置信息。在本申请提供的一些实施例中，所述位置信息可以包括：两个端点的坐标。
在上述的基础上，上述的步骤S205、依据所述等长线段的位置信息和所述初始线段的位置信息，确定初始校准策略，可以包括下述的步骤N-O：
步骤N、依据第一坐标和第二坐标的差值，确定所述初始面对象的平移策略。
其中，所述第一坐标是所述等长线段的中心点的坐标，所述第二坐标是所述初始线段的中心点的坐标。
示例性的，假设等长线段l1的两个端点坐标分别表示为a（xa，ya）和b（xb，yb），初始线段l2的两个端点坐标分别表示为c（xc，yc）和d（xd，yd）。可以计算得到等长线段l1的中心点的第一坐标（x1，y1），其中，x1=(xa＋xb)/2，y1=(ya＋yb)/2，以及，初始线段l2的中心点的第二坐标（x2，y2），其中，x2=(xc＋xd)/2，y2=(yc＋yd)/2；而后计算第一坐标和第二坐标的差值（△x，△y），其中，△x＝x1－x2，△y＝y1－y2。在上述的基础上，所述初始面对象的平移策略为，将所述初始面对象的所有坐标点在x轴方向上平移△x，在y轴方向上平移△y，也就是，在所述初始面对象中的各个坐标点的x、y坐标的基础上，分别增加△x、△y，得到平移后的初始面对象。
步骤O、依据第一角度和第二角度的差值，确定所述初始面对象绕所述初始线段的中心点的旋转策略。
其中，所述第一角度是依据所述等长线段的两个端点的坐标计算出的所述等长线段的角度，所述第二角度是依据所述初始线段的两个端点的坐标，计算出的所述初始线段的第二角度。示例性的，所述旋转策略为：将所述平移后的初始面对象，绕所述平移后的初始面对象中的所述初始线段的中心点，旋转目标角度，得到目标面对象，其中，所述目标角度为第一角度和第二角度的差值。
具体的，由所述平移策略和所述旋转策略，构成所述初始校准策略。可以依据所述初始校准策略，先对所述初始面对象进行平移处理，再进行旋转处理，以使目标面对象中的初始线段和基准面对象中的等长线段具备相同的端点坐标，即重合。
在本申请提供的一些实施例中，可以用所述初始线段和所述等长线段的坐标，表示所述初始校准策略。
在本申请提供的一些实施例中，上述的步骤H、依据所述初始校准策略校准所述初始面对象，得到目标面对象，可以包括下述的步骤P-R：
步骤P、依据所述平移策略，对所述初始面对象进行平移处理，得到平移后的初始面对象。
步骤Q、将所述平移后的初始面对象，绕所述平移后的初始面对象中的所述初始线段的中心点旋转所述旋转策略对应的角度，得到第一目标面对象。
步骤R、将所述第一目标面对象，绕所述第一目标面对象中的所述初始线段的中心点，旋转180度，得到第二目标面对象。
在上述的基础上，上述的步骤I、合并所述目标面对象和所述基准面对象，得到合并面对象，可以包括：
步骤T、合并所述第一目标面对象和所述基准面对象，得到第一合并面对象。
步骤U、合并所述第二目标面对象和所述基准面对象，得到第二合并面对象。
上述的步骤J、计算所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值，可以包括：
步骤V、计算所述第一合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的第一差值。
步骤W、计算所述第二合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的第二差值。
步骤X、依据所述第一差值和所述第二差值，确定所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值和所述旋转策略。
具体的，上述的步骤X可以包括：
步骤Y、在所述第一差值的绝对值小于等于所述第二差值的绝对值的情况下，将所述第一差值，作为所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值，不修正所述旋转策略。
步骤Z、在所述第一差值的绝对值大于所述第二差值的绝对值的情况下，将所述第二差值，作为所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值，并对所述旋转策略进行修正。示例如，将目标角度和180°的和，作为新的目标角度，其中，初始的目标角度为所述第一角度与第二角度的差值。
需要说明的是，由于区分线段的起点和终点较为困难，两线段（表示为a和b）重合可能存在着两种情况，分别是：线段a的起点与线段b的起点重合，或者，线段a的起点和线段b的终点重合。因此，需要在旋转了所述旋转策略对应的角度，得到第一目标面对象之后，再旋转180°，得到第二目标面对象，对两个目标面对象分别进行步骤J，并保留两个目标面对象中的面积差距较小的面对象，可以避免发生由两线段的起点和终点对应错误造成的校准错误的情况。
在本申请提供的一些实施例中，所述属性数据还可以包括：各个面对象各自的属性信息，所述属性信息包括户号或公摊。
其中，所述公摊可以包括楼梯、走廊和水电等多种类型。需要说明的是，在所述待建模房屋的三维模型中，由所述待建模房屋的任一个面对象拉伸得到的三维对象具备所述面对象的属性信息。
在上述的基础上，在生成所述待建模房屋的三维模型之后，所述方法还可以包括：
根据所述待建模房屋的三维模型，生成预设户号的房屋户、预设层数的楼层公摊、预设层数的楼层位置或预设楼层的三维模型。
可选的，可以使用SuperMap三维技术，生成房屋户、楼层公摊、楼层位置、楼层剖面的三维图件，即三维模型。
示例性的，假设一待建模房屋一共有16层，图4示例了待建模房屋的各层的初始分层分户图；图5示例了应用本申请方案校准第2层的初始分层分户图时的界面示意图；图6示例了应用本申请方案建立出的待建模房屋的三维白膜的透视示意图；图7示例了由各层的目标分层分户图叠加得到的待建模房屋的二维矢量数据；图8示例了基于自然幢面数据校准二维矢量数据时的界面示意图，结合图8所示，可以在选择了第8栋自然幢之后，自动建立待建模房屋和第8栋自然幢之间的关联关系，即以第8栋自然幢的自然幢面数据为基准，校准图4所示的待建模房屋的最底层的分层分户图，或校准图7所示的二维矢量数据，可选的，也可以手动设置坐标点1和坐标2，依据坐标点校准上述的二维矢量数据；图9示例了102户的房屋户三维模型；图10示例了一楼层公摊三维模型的透视示意图，图10以深灰色示出了第1层的楼层公摊（即楼梯）在第1层的三维模型中的位置；图11示例了一楼层位置三维模型的透视示意图，图11以深灰色示出了第9层在待建模房屋的三维白膜中的位置；图12示例了第1层的楼层剖面三维模型的透视示意图。
下面对本申请实施例提供的房屋三维模型建立装置进行描述，下文描述的房屋三维模型建立装置与上文描述的房屋三维模型建立方法可相互对应参照。
参见图13，图13为本申请实施例公开的一种房屋三维模型建立装置的结构示意图。
如图13所示，该装置可以包括：
数据获取单元11，用于获取待建模房屋的分层分户数据，所述分层分户数据包括各层的初始分层分户图和各层的属性数据，所述属性数据包括起始高程和拉伸高度；
楼层校准单元12，用于依次对各层的初始分层分户图进行校准处理，所述校准处理包括：若所处理的当前层是最底层，则将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图；否则，确定所述当前层对应的基准层，以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图；其中，所述当前层对应的基准层为具备目标分层分户图且与所述当前层最邻近的下层楼层，所述当前层的目标分层分户图中的任一线段与所述线段的关联线段重合，所述关联线段是所述基准层的目标分层分户图中的线段；
三维建模单元13，用于依据所述各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理，生成所述待建模房屋的三维模型。
在本申请提供的一些实施例中，所述楼层校准单元12以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图的过程，可以包括：
合并所述当前层的初始分层分户图中的各个面对象，生成初始面对象；
合并所述基准层的目标分层分户图中的各个面对象，生成基准面对象；
由所述初始面对象中的各条边，构成初始线段集；
由所述基准面对象中的各条边，构成基准线段集；
取所述初始线段集中的一条初始线段，并删除所述初始线段集中的所述初始线段；
将所述基准线段集中与所述初始线段的长度相等的各条基准线段，作为所述初始线段的等长线段，由各条所述等长线段构成等长线段集；
取所述等长线段集中的一条等长线段，并删除所述等长线段集中的所述等长线段；
依据所述等长线段的位置信息和所述初始线段的位置信息，确定初始校准策略；
依据所述初始校准策略，校准所述初始面对象，得到目标面对象；
合并所述目标面对象和所述基准面对象，得到合并面对象；
计算所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值；
在不存在所述当前层的校准指标值，或所述差值的绝对值小于所述当前层的校准指标值的情况下，将所述差值的绝对值作为所述当前层的校准指标值，并将所述初始校准策略作为所述当前层的校准策略，其中，初始时的所述当前层的校准指标值，以及，初始时的所述当前层的校准策略均为空；
返回执行取所述等长线段集中的一条等长线段的步骤，直至所述等长线段集为空集；
返回执行取所述初始线段集中的一条初始线段的步骤，直至所述初始线段集为空集；
若存在所述当前层的校准策略，则依据所述当前层的校准策略校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图。
在本申请提供的一些实施例中，所述位置信息可以包括：两个端点的坐标。
在上述的基础上，所述楼层校准单元12依据所述等长线段的位置信息和所述初始线段的位置信息，确定初始校准策略的过程，可以包括：
依据所述等长线段的两个端点的坐标，计算所述等长线段的中心点的第一坐标；
依据所述初始线段的两个端点的坐标，计算所述初始线段的中心点的第二坐标；
依据所述第一坐标和所述第二坐标的差值，确定所述初始面对象的平移策略；
依据所述等长线段的两个端点的坐标，计算所述等长线段的第一角度；
依据所述初始线段的两个端点的坐标，计算所述初始线段的第二角度；
依据所述第一角度和所述第二角度的差值，确定所述初始面对象绕所述初始线段的中心点的旋转策略；
由所述平移策略和所述旋转策略，构成所述初始校准策略。
在本申请提供的一些实施例中，所述楼层校准单元12依据所述初始校准策略，校准所述初始面对象，得到目标面对象的过程，可以包括：
依据所述平移策略，对所述初始面对象进行平移处理，得到平移后的初始面对象；
将所述平移后的初始面对象，绕所述平移后的初始面对象中的所述初始线段的中心点，旋转所述旋转策略对应的角度，得到第一目标面对象；
将所述第一目标面对象，绕所述第一目标面对象中的所述初始线段的中心点，旋转180度，得到第二目标面对象。
所述楼层校准单元12合并所述目标面对象和所述基准面对象，得到合并面对象的过程，可以包括：
合并所述第一目标面对象和所述基准面对象，得到第一合并面对象；
合并所述第二目标面对象和所述基准面对象，得到第二合并面对象；
所述楼层校准单元12计算所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值的过程，可以包括：
计算所述第一合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的第一差值；
计算所述第二合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的第二差值；
在所述第一差值的绝对值小于等于所述第二差值的绝对值的情况下，将所述第一差值作为所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值；
在所述第一差值的绝对值大于所述第二差值的绝对值的情况下，将所述第二差值，作为所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值，并对所述旋转策略进行修正。
在本申请提供的一些实施例中，所述楼层校准单元12还可以用于：
在不存在所述当前层的校准策略的情况下，输出人工校准指令，以指示人工对所述当前层的初始分层分户图进行人工校准，得到所述当前层的目标分层分户图。
在本申请提供的一些实施例中，所述楼层校准单元12将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图的过程，可以包括：
以所述待建模房屋的自然幢面数据为基准，校准所述最底层的初始分层分户图，得到所述最底层的目标分层分户图。
在本申请提供的一些实施例中，所述属性数据还可以包括：各个面对象各自的属性信息，所述属性信息包括户号或公摊，并且，在所述待建模房屋的三维模型中，由所述待建模房屋的任一个面对象拉伸得到的三维对象，具备所述面对象的属性信息。
在上述的基础上，所述三维建模单元13在生成所述待建模房屋的三维模型之后，还可以用于：
根据所述待建模房屋的三维模型，生成预设户号的房屋户、预设层数的楼层公摊、预设层数的楼层位置或预设楼层的三维模型。
本申请实施例提供的房屋三维模型建立装置可应用于房屋三维模型建立设备，如终端：手机、电脑等。可选的，图14示出了房屋三维模型建立设备的硬件结构框图，参照图14，房屋三维模型建立设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器1，至少一个通信接口2，至少一个存储器3和至少一个通信总线4；
在本申请实施例中，处理器1、通信接口2、存储器3、通信总线4的数量为至少一个，且处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；
处理器1可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC（ApplicationSpecific Integrated Circuit），或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等；
存储器3可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器（non-volatilememory）等，例如至少一个磁盘存储器；
其中，存储器存储有程序，处理器可调用存储器存储的程序，所述程序用于：
获取待建模房屋的分层分户数据，所述分层分户数据包括各层的初始分层分户图和各层的属性数据，所述属性数据包括起始高程和拉伸高度；
依次对各层的初始分层分户图进行校准处理，所述校准处理包括：若所处理的当前层是最底层，则将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图；否则，确定所述当前层对应的基准层，以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图；其中，所述当前层对应的基准层为具备目标分层分户图且与所述当前层最邻近的下层楼层，所述当前层的目标分层分户图中的任一线段与所述线段的关联线段重合，所述关联线段是所述基准层的目标分层分户图中的线段；
依据所述各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理，生成所述待建模房屋的三维模型。
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：
获取待建模房屋的分层分户数据，所述分层分户数据包括各层的初始分层分户图和各层的属性数据，所述属性数据包括起始高程和拉伸高度；
依次对各层的初始分层分户图进行校准处理，所述校准处理包括：若所处理的当前层是最底层，则将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图；否则，确定所述当前层对应的基准层，以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图；其中，所述当前层对应的基准层为具备目标分层分户图且与所述当前层最邻近的下层楼层，所述当前层的目标分层分户图中的任一线段与所述线段的关联线段重合，所述关联线段是所述基准层的目标分层分户图中的线段；
依据所述各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理，生成所述待建模房屋的三维模型。
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种房屋三维模型建立方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待建模房屋的分层分户数据，所述分层分户数据包括各层的初始分层分户图和各层的属性数据，所述属性数据包括起始高程和拉伸高度；
依次对各层的初始分层分户图进行校准处理，所述校准处理包括：若所处理的当前层是最底层，则将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图；否则，确定所述当前层对应的基准层，以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图；其中，所述当前层对应的基准层为具备目标分层分户图且与所述当前层最邻近的下层楼层，所述当前层的目标分层分户图中的任一线段与所述线段的关联线段重合，所述关联线段是所述基准层的目标分层分户图中的线段；
依据所述各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理，生成所述待建模房屋的三维模型；
其中，所述以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图，包括：
合并所述当前层的初始分层分户图中的各个面对象，生成初始面对象；合并所述基准层的目标分层分户图中的各个面对象，生成基准面对象；由所述初始面对象中的各条边，构成初始线段集；由所述基准面对象中的各条边，构成基准线段集；取所述初始线段集中的一条初始线段，并删除所述初始线段集中的所述初始线段；将所述基准线段集中与所述初始线段的长度相等的各条基准线段，作为所述初始线段的等长线段，由各条所述等长线段构成等长线段集；取所述等长线段集中的一条等长线段，并删除所述等长线段集中的所述等长线段；依据所述等长线段的位置信息和所述初始线段的位置信息，确定初始校准策略；依据所述初始校准策略，校准所述初始面对象，得到目标面对象；合并所述目标面对象和所述基准面对象，得到合并面对象；计算所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值；在不存在所述当前层的校准指标值，或所述差值的绝对值小于所述当前层的校准指标值的情况下，将所述差值的绝对值作为所述当前层的校准指标值，并将所述初始校准策略作为所述当前层的校准策略，其中，初始时的所述当前层的校准指标值，以及，初始时的所述当前层的校准策略均为空；返回执行取所述等长线段集中的一条等长线段的步骤，直至所述等长线段集为空集；返回执行取所述初始线段集中的一条初始线段的步骤，直至所述初始线段集为空集；若存在所述当前层的校准策略，则依据所述当前层的校准策略校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置信息包括：两个端点的坐标；
依据所述等长线段的位置信息和所述初始线段的位置信息，确定初始校准策略，包括：
依据所述等长线段的两个端点的坐标，计算所述等长线段的中心点的第一坐标；
依据所述初始线段的两个端点的坐标，计算所述初始线段的中心点的第二坐标；
依据所述第一坐标和所述第二坐标的差值，确定所述初始面对象的平移策略；
依据所述等长线段的两个端点的坐标，计算所述等长线段的第一角度；
依据所述初始线段的两个端点的坐标，计算所述初始线段的第二角度；
依据所述第一角度和所述第二角度的差值，确定所述初始面对象绕所述初始线段的中心点的旋转策略；
由所述平移策略和所述旋转策略，构成所述初始校准策略。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述初始校准策略，校准所述初始面对象，得到目标面对象，包括：
依据所述平移策略，对所述初始面对象进行平移处理，得到平移后的初始面对象；
将所述平移后的初始面对象，绕所述平移后的初始面对象中的所述初始线段的中心点，旋转所述旋转策略对应的角度，得到第一目标面对象；
将所述第一目标面对象，绕所述第一目标面对象中的所述初始线段的中心点，旋转180度，得到第二目标面对象；
所述合并所述目标面对象和所述基准面对象，得到合并面对象，包括：
合并所述第一目标面对象和所述基准面对象，得到第一合并面对象；
合并所述第二目标面对象和所述基准面对象，得到第二合并面对象；
所述计算所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值，包括：
计算所述第一合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的第一差值；
计算所述第二合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的第二差值；
在所述第一差值的绝对值小于等于所述第二差值的绝对值的情况下，将所述第一差值作为所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值；
在所述第一差值的绝对值大于所述第二差值的绝对值的情况下，将所述第二差值，作为所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值，并对所述旋转策略进行修正。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若不存在所述当前层的校准策略，则输出人工校准指令，以指示人工对所述当前层的初始分层分户图进行人工校准，得到所述当前层的目标分层分户图。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图，包括：
以所述待建模房屋的自然幢面数据为基准，校准所述最底层的初始分层分户图，得到所述最底层的目标分层分户图。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述属性数据还包括：各个面对象各自的属性信息，所述属性信息包括户号或公摊，并且，在所述待建模房屋的三维模型中，由所述待建模房屋的任一个面对象拉伸得到的三维对象，具备所述面对象的属性信息；
在生成所述待建模房屋的三维模型之后，所述方法还包括：
根据所述待建模房屋的三维模型，生成预设户号的房屋户、预设层数的楼层公摊、预设层数的楼层位置或预设楼层的三维模型。
7.一种房屋三维模型建立装置，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于获取待建模房屋的分层分户数据，所述分层分户数据包括各层的初始分层分户图和各层的属性数据，所述属性数据包括起始高程和拉伸高度；
楼层校准单元，用于依次对各层的初始分层分户图进行校准处理，所述校准处理包括：若所处理的当前层是最底层，则将所述最底层的初始分层分户图，作为所述最底层的目标分层分户图；否则，确定所述当前层对应的基准层，以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图；其中，所述当前层对应的基准层为具备目标分层分户图且与所述当前层最邻近的下层楼层，所述当前层的目标分层分户图中的任一线段与所述线段的关联线段重合，所述关联线段是所述基准层的目标分层分户图中的线段；所述以所述基准层的目标分层分户图为基准，校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图，包括：合并所述当前层的初始分层分户图中的各个面对象，生成初始面对象；合并所述基准层的目标分层分户图中的各个面对象，生成基准面对象；由所述初始面对象中的各条边，构成初始线段集；由所述基准面对象中的各条边，构成基准线段集；取所述初始线段集中的一条初始线段，并删除所述初始线段集中的所述初始线段；将所述基准线段集中与所述初始线段的长度相等的各条基准线段，作为所述初始线段的等长线段，由各条所述等长线段构成等长线段集；取所述等长线段集中的一条等长线段，并删除所述等长线段集中的所述等长线段；依据所述等长线段的位置信息和所述初始线段的位置信息，确定初始校准策略；依据所述初始校准策略，校准所述初始面对象，得到目标面对象；合并所述目标面对象和所述基准面对象，得到合并面对象；计算所述合并面对象的面积和所述目标面对象的面积的差值；在不存在所述当前层的校准指标值，或所述差值的绝对值小于所述当前层的校准指标值的情况下，将所述差值的绝对值作为所述当前层的校准指标值，并将所述初始校准策略作为所述当前层的校准策略，其中，初始时的所述当前层的校准指标值，以及，初始时的所述当前层的校准策略均为空；返回执行取所述等长线段集中的一条等长线段的步骤，直至所述等长线段集为空集；返回执行取所述初始线段集中的一条初始线段的步骤，直至所述初始线段集为空集；若存在所述当前层的校准策略，则依据所述当前层的校准策略校准所述当前层的初始分层分户图，得到所述当前层的目标分层分户图；
三维建模单元，用于依据所述各层的属性数据，对各层的目标分层分户图进行拉伸处理，生成所述待建模房屋的三维模型。
8.一种房屋三维模型建立设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1-6中任一项所述的房屋三维模型建立方法的各个步骤。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-6中任一项所述的房屋三维模型建立方法的各个步骤。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6268862B1 (en) * 1996-03-08 2001-07-31 Canon Kabushiki Kaisha Three dimensional virtual space generation by fusing images
CN109544687A (zh) * 2018-11-21 2019-03-29 南京师范大学 一种定向分层分户图扩展方法
CN109816767A (zh) * 2017-11-17 2019-05-28 南京国图信息产业有限公司 一种基于正切空间的三维楼盘模型房屋分层分户图模糊匹配方法
CN109840338A (zh) * 2017-11-28 2019-06-04 南京国图信息产业有限公司 一种应用于三维不动产信息管理的三维楼盘模型构建方法
CN113532391A (zh) * 2021-06-29 2021-10-22 湖北智凌数码科技有限公司 一种基于倾斜摄影与实景三维模型的不动产登记方法
CN115937450A (zh) * 2022-12-10 2023-04-07 苏州数字地图信息科技股份有限公司 建筑物分层分户的方法、***、智能终端及存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100275018A1 (en) * 2007-12-20 2010-10-28 Pedersen Thomas Jam System and method for conversion and distribution of graphical objects

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6268862B1 (en) * 1996-03-08 2001-07-31 Canon Kabushiki Kaisha Three dimensional virtual space generation by fusing images
CN109816767A (zh) * 2017-11-17 2019-05-28 南京国图信息产业有限公司 一种基于正切空间的三维楼盘模型房屋分层分户图模糊匹配方法
CN109840338A (zh) * 2017-11-28 2019-06-04 南京国图信息产业有限公司 一种应用于三维不动产信息管理的三维楼盘模型构建方法
CN109544687A (zh) * 2018-11-21 2019-03-29 南京师范大学 一种定向分层分户图扩展方法
CN113532391A (zh) * 2021-06-29 2021-10-22 湖北智凌数码科技有限公司 一种基于倾斜摄影与实景三维模型的不动产登记方法
CN115937450A (zh) * 2022-12-10 2023-04-07 苏州数字地图信息科技股份有限公司 建筑物分层分户的方法、***、智能终端及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于三维模型的农村地籍及房屋调查工作技术路线实现;刘梅姜;天津城建大学学报;第23卷(第2期);139-142 *

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