[发明专利]模型重建方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种模型重建方法，包括：

获取目标场景的第一图像集；

获取所述目标场景的第二图像集；

基于所述第一图像集构建所述目标场景的初始模型；以及

基于所述第二图像集对所述初始模型进行细化，以得到所述目标场景的目标模型，

其中，所述第一图像集包括从所述目标场景的多个角度采集的多个图像，并且所述第一图像集中的每个图像包含采集所述每个图像时采集地点的地理位置信息。

2.根据权利要求1所述的模型重建方法，其中，所述获取目标场景的第一图像集包括：

以所述目标场景的中心为圆心，在所述目标场景周围分别设定第一圆弧、第二圆弧和第三圆弧；

分别在所述第一圆弧、所述第二圆弧和所述第三圆弧上确定第一基本采集点、第二基本采集点和第三基本采集点；

分别以所述第一基本采集点、第二基本采集点和第三基本采集点为起始点，以固定的角度间隔捕获所述目标场景的多个图像。

3.根据权利要求2所述的模型重建方法，其中，所述第一圆弧、所述第二圆弧和所述第三圆弧的半径分别为R1、R2和R3，并且其中，R1R2R3。

4.根据权利要求2所述的模型重建方法，其中，所述第一圆弧、所述第二圆弧和所述第三圆弧的对应角度在0°至360°之间，并且其中，所述第一圆弧、所述第二圆弧和所述第三圆弧的所述对应角度相等。

5.根据权利要求2所述的模型重建方法，其中，所述第一基本采集点、所述第三基本采集点和所述圆心位于同一直线上，并且其中，所述第二基本采集点与所述直线偏离所述固定的角度间隔的一半。

6.根据权利要求2所述的模型重建方法，其中，所述第一图像集内嵌采集地点的GPS信息，并且取决于所述目标场景的大小，所述第一图像集的数目在300到1000的范围内。

7.根据权利要求1所述的模型重建方法，其中，所述获取所述目标场景的第二图像集包括：

在视频库中检索与所述目标场景相对应的视频集合；

对所述视频集合中的每个视频进行帧抽取；

将所述抽取的帧中的每一个输入神经网络进行目标识别，如果识别出该帧中存在所述目标场景，则将该帧存储为所述目标场景的第二图像集中的一个。

8.根据权利要求7所述的模型重建方法，其中，基于关键词在所述视频库中检索与所述目标场景相对应的视频集合，并且其中，所述关键词包括所述目标场景的名称、缩写、别称、特征描述中的至少一个。

9.根据权利要求7所述的模型重建方法，其中，所述第二图像集的数目在500到2000的范围内。

10.根据权利要求1所述的模型重建方法，其中，所述基于所述第一图像集构建所述目标场景的初始模型包括：

提取所述第一图像集的每一个的特征点；

对所述第一图像集中的所有图像进行特征点匹配；

根据特征点匹配的结果计算所述第一图像集中的每一个在全局坐标系下的旋转值和平移量；

利用所述旋转量和平移量进行目标场景重建；以及

基于所述第一图像集的所述内嵌GPS信息，恢复所述目标场景的真实尺寸。

11.据权利要求10所述的模型重建方法，其中，基于所述第一图像集的内嵌GPS信息，恢复所述目标场景的真实尺寸包括：

通过将所述GPS信息转换成目标单位，获得每个第一图像集的位置信息；

利用所述位置信息将初始模型与所述第一图像集的位置进行对齐；

根据对齐的初始模型获取所述目标场景的所述真实尺寸。