[发明专利]三维GIS动态模型的构建方法

说明书

本发明公开了一种三维GIS动态模型的构建方法，包括以下步骤：S1、在三维场景中布置摄像机，在数据库中存储摄像机信息；S2、确定覆盖目标物所在区域的摄像机，从数据库中调用摄像机信息；S3、通过视频分析算法从摄像机输出的视频中获取目标物的坐标信息和属性信息；S4、计算目标物的三维坐标；S5、生成相应的三维模型；S6、在三维地图上叠加三维模型。本发明通过机器视觉AI技术从现有的视频监控摄像机视频中获取人物、车辆、物体的属性和图像坐标，再通过摄像机的参数信息实现图像坐标到三维地理信息的坐标转换，在三维坐标中可以叠加从视频中提取的人、车、物体模型，实现了三维地理信息与真实环境的高度还原。

技术领域

本发明涉及一种动态模型的构建方法，尤其涉及一种基于计算机视觉技术的三维GIS动态模型的构建方法，属于三维模型构建领域。

背景技术

地理信息系统(Geographic Information System或Geo-Information system，GIS)有时又称为″地学信息系统″。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。GIS技术把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作(例如查询和统计分析等)集成在一起。

目前三维地理信息系统的生产、制作和建模技术已经较为成熟，但是该类技术的主要应用于对固定场景、设施、物体做三维建模，构建固定的三维场景。现有技术不能实时获取真实物理环境的动态信息，对现实世界中运动的人和物往也往难以通过事先建模的方式呈现。业内也有一些在小场景下通过二维图像构建三维逻辑关系的方法，但在对于快速移动的人、车、物往往难以构建动态的三维数字环境。

为了构建动态的三维数字模型，需要对摄像头的视频内容进行分析，从而确定目标物的坐标及属性，生成对应的三维模型。传统算法中，经常在开始时会有很多数据预处理，比如图像裁减、视频平衡化等等，按照传统分类框架会提取各种特征：点特征、边缘特征、轮廓特征等等，视频中会有频谱特征以及一些实际特征。特征提取完成之后，需要串联一个比较强的分类器(SVM、random forest等)以及各种算法，针对各种问题再加入一些后处理，来进行分类识别。例如CN 108764338 A所公开的一种应用于视频分析的行人跟踪算法，通过背景减除法检测视频场景中的行人；通过光流算法推断行人下一时刻的运动位置，作为是否是同一个人的度量，此特征记为A；比较行人矩形框大小的相似性，此特征记为B；提取每个矩形框中行人的颜色直方图，比较当前帧检测框与下一帧检测框颜色直方图的相似性，此特征记为C；将以上三种特征进行组合，记为特征F；以特征F训练逻辑斯特分类器，使逻辑斯特分类器拥有判断是否是同一个人的能力；用训练好的逻辑斯特分类器进行每帧之间行人检测框的关联。这种视频分析算法步骤较为繁琐，需要进行多步预处理，而且需要人为设计各种特征。

综上所述，针对现有技术的不足，如何提出一种能够对移动的行人、车辆生成对应的动态三维模型，并且鲁棒性高、拟合性好的三维GIS动态模型的构建方法，就成为了本领域内技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的就是为了解决现有技术中存在的上述问题，提出一种能够对移动的行人、车辆生成对应的动态三维模型，并且鲁棒性高、拟合性好的三维GIS动态模型的构建方法。

本发明的目的将通过以下技术方案得以实现：一种三维GIS动态模型的构建方法，包括以下步骤：

S1、在三维场景中布置摄像机，在数据库中存储摄像机信息；

S2、确定覆盖目标物所在区域的摄像机，从数据库中调用摄像机信息；

S3、通过视频分析算法从摄像机输出的视频中获取目标物的坐标信息和属性信息；

S4、根据S2中获得的摄像机信息和S3中获得的目标物的坐标信息，计算目标物的三维坐标；