[发明专利]一种超高建筑物屋顶轮廓线的自动提取方法及系统

说明书

本发明公开了一种超高建筑物屋顶轮廓线的自动提取方法，包括：使用相机对三维场景目标分析区域进行实时绘制；读取三维场景目标分析区域内每个像素的深度；基于每个像素的深度，通过相机观察矩阵和投影矩阵，计算出每个像素对应的三维空间坐标，并转换成经度、纬度和高程，基于经度、纬度和高程对每个像素进行预处理；将每个像素的高程与限高值进行比较并作标记；逐个遍历每个像素后进行筛选，剔除中间像素，保留边界像素，形成边界点集合；将边界点集合内相邻的边界像素连接形成闭合线，从而形成轮廓线。还公开了相应的超高建筑物屋顶轮廓线的自动提取系统、电子设备以及计算机可读存储介质。

技术领域

本发明涉及建筑信息模型工具的计算机应用技术领域，尤其涉及一种超高建筑物屋顶轮廓线的自动提取方法及系统。

背景技术

目前建筑物屋顶轮廓线的提取一般采用激光点云重建或者人工测量等方式。

(1)基于激光点云数据提取房屋轮廓线的方法。首先在屋顶激光点云数据中搜索平面距离最远的两个激光点，选择其一为起始点，根据相邻边缘点连线的一侧不存在激光点的原则，检测屋顶所有的边缘点；然后对边缘点分组，利用最小二乘直线拟合方法分别拟合各条轮廓线并进行规则化；最后，选择轮廓线最外侧的激光点，对各条轮廓线进行平移外扩，并通过相邻轮廓线相交确定屋顶角点的坐标。还包括对屋顶激光点云构建不规则三角网(TIN)获取边缘点的方法。以上算法运行效率明显较高，检测到的屋顶边缘点数量多，获取的屋顶轮廓线精度高。然而激光点云重建是利用激光扫描仪生成点云，然后使用专业软件自动或半自动生成轮廓线，采集成本较高；

(2)人工测量是使用传统测绘仪器(如:GPS测量仪)对建筑物屋顶进行测绘，人工作业时间周期长、人力成本高。

因此，需要一种新的超高建筑物屋顶轮廓线的自动提取方法及系统以解决现有技术存在的问题。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供了如下技术方案，超高建筑物屋顶轮廓线的自动提取方法及系统，基于已有的三维模型数据(包括但不限于现存建筑模型、规划模型等)，自动提取指定的目标区域内超出所指定高度的建筑物屋顶轮廓线，不需要额外的数据采集过程，降低经济成本；提取结果可为城市规划(如：重点景观的周围环境遮挡、航线控高)及执法(如：建筑超高)提供辅助决策。

本发明一方面提供了一种超高建筑物屋顶轮廓线的自动提取方法，包括：

S1，使用相机对三维场景目标分析区域进行实时绘制；

S2，读取所述三维场景目标分析区域内每个像素的深度；

S3，基于所述每个像素的深度，通过相机观察矩阵和投影矩阵，计算出每个像素对应的三维空间坐标，并转换成经度、纬度和高程，基于所述经度、纬度和高程对每个像素进行预处理；

S4，将每个像素的高程与限高值进行比较并作标记；

S5，逐个遍历每个像素后进行筛选，剔除中间像素，保留边界像素，形成边界点集合；

S6，将所述边界点集合内相邻的所述边界像素连接形成闭合线，从而形成轮廓线。

优选的，所述相机为正射投影相机。

优选的，所述S2包括：

S21，将相机移动到目标区域正上方；

S22，以垂直向下的方向且以正射投影方式渲染一帧；

S23，读取出每个像素的深度值。

优选的，所述S3的所述预处理包括：剔除目标区域外的像素。

优选的，所述S5包括：

S51，以各像素为田字格中心，选择其周围的8个邻近点以及该像素进行是否超过限高值的判断；