(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210874515.9 (22)申请日 2022.07.25 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114937124 A (43)申请公布日 2022.08.23 (73)专利权人 武汉大势智慧科技有限公司 地址 430205 湖北省武汉市东湖新 技术开 发区光谷大道77号金融后台服务中心 基地建设项目二期B2栋4层01室 (72)发明人 杨冲　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 曹瑞敏 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01)G06V 10/762(2022.01) 审查员 张驰 (54)发明名称 基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建方 法、 装置及设备 (57)摘要 本申请提供了一种基于倾斜摄影的片状目 标物的三维重建方法、 装置及设备， 其中， 该方法 包括： 对预设场景的密集点云数据进行片状目标 物的识别， 得到片状目标物的密集点云数据， 对 片状目标物的密集点云数据进行聚类， 得到片状 目标物的两类密集点云数据， 两类密集点云数据 为不同方向的密集点云数据， 根据两类密集点云 数据分别进行平面拟合， 得到两个平面， 若两个 平面相交， 则分别沿着每个平面的法向移动对应 的一类密集点云数据， 直至基于移动后两类密集 点云数据 拟合的两个平面不相交， 根据移动后的 两类密集点 云数据进行三维重建， 得到片状目标 物的三维模型。 从而提高了三维模型的完整性， 减少了人工修复工作量， 节省了人力物力。 权利要求书2页 说明书11页 附图6页 CN 114937124 B 2022.10.25 CN 114937124 B 1.一种基于倾 斜摄影的片状目标物的三维重建方法， 其特 征在于， 包括： 对预设场景的密集点云数据进行片状目标物的识别， 得到所述片状目标物的密集点云 数据； 对所述片状目标物的密集点云数据进行聚类， 得到所述片状目标物的两类密集点云数 据， 所述两类密集 点云数据为 不同方向的密集 点云数据； 根据所述两类密集 点云数据分别进行平面拟合， 得到 两个平面； 若所述两个平面相交， 则分别沿着每个平面的法向移动对应的一类密集点云数据， 直 至基于移动 后两类密集 点云数据拟合的两个平面 不相交； 根据所述移动后的两类密集点云数据进行三维重建， 得到所述片状目标物的三维模 型； 所述根据 所述移动后的两类密集点云数据进行三维重建， 得到所述片状目标物的三维 模型， 包括： 根据所述移动后的两类密集点云数据， 确定不满足预设密集点云分布的第一点云区 域； 根据所述第 一点云区域内各密集点的分布， 对所述第 一点云区域内各密集点的预设构 网权重进行调整； 采用调整后的预设构网权重， 根据所述第一点云区域内各密集点进行三维重建， 以及 采用所述预设构网权重， 根据第二点云区域内各密集点进行三维重建， 得到所述片状目标 物的三维模型， 所述第二 点云区域 为满足所述预设密集 点云分布的点云区域。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对预设场景的密集点云数据进行片状 目标物的识别， 得到所述片状目标物的密集 点云数据之前， 所述方法还 包括： 对所述预设场景的多视角倾斜影像进行密集匹配， 得到所述预设场景的密集点云数 据。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述预设场景的密集点云数据进行 所述片状目标物的识别， 得到所述片状目标物的密集 点云数据， 包括： 获取与所述预设场景的密集 点云数据中各密集 点在同一平面上的第一邻域 点； 判断所述同一平面与所述片状目标物在所述预设场景的布局方向是否满足预设条件； 若所述同一平面与 所述布局方向满足所述预设条件， 则确定所述密集点和所述第 一邻 域点为所述片状目标物的密集 点云数据。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述判断所述同一平面与 所述片状目标物 在所述预设场景的布局方向是否满足预设条件， 包括： 若所述同一平面的法线向量与所述布局方向的特征向量垂直， 则确定所述同一平面与 所述布局方向满足所述预设条件。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述密集点和所述第 一邻域点为 所述片状目标物的密集 点云数据， 包括： 若与所述密集点不在所述同一平面上的第 二邻域点的数量达到预设数量阈值， 则确定 所述密集点和所述第一邻域点为所述片 状目标物的密集点云数据， 所述片 状目标物的密集 点云数据还 包括： 所述第二邻域 点。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一点云区域内各密集点的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114937124 B 2分布， 对所述第一 点云区域内各密集 点的预设构网权 重进行调整， 包括： 确定所述第一 点云区域内各密集 点与对应邻域 点的平均距离； 根据所述平均距离， 对所述第一 点云区域内对应点的所述预设构网权 重进行调整。 7.一种基于倾 斜摄影的片状目标物的三维重建装置， 其特 征在于， 包括： 识别模块， 用于对预设场景的密集点云数据进行片状目标物的识别， 得到所述片状目 标物的密集 点云数据； 聚类模块， 用于对所述片状目标物的密集点云数据进行聚类， 得到所述片状目标物的 两类密集 点云数据， 所述两类密集 点云数据为 不同方向的密集 点云数据； 拟合模块， 用于根据所述两类密集 点云数据分别进行平面拟合， 得到 两个平面； 移动模块， 用于若所述两个平面相交， 则分别沿着每个平面的法向移动对应的一类密 集点云数据， 直至基于移动 后两类密集 点云数据拟合的两个平面 不相交； 重建模块， 用于根据所述移动后的两类密集点云数据进行三维重建， 得到所述片状目 标物的三维模型； 所述重建模块， 具体用于： 根据所述移动后的两类密集点云数据， 确定不满足预设密集点云分布的第一点云区 域； 根据所述第 一点云区域内各密集点的分布， 对所述第 一点云区域内各密集点的预设构 网权重进行调整； 采用调整后的预设构网权重， 根据所述第一点云区域内各密集点进行三维重建， 以及 采用所述预设构网权重， 根据第二点云区域内各密集点进行三维重建， 得到所述片状目标 物的三维模型， 所述第二 点云区域 为满足所述预设密集 点云分布的点云区域。 8.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器、 存储器和总线， 所述存储器存储有所述处 理器可执行 的机器可读指令， 当电子设备运行时， 所述处理器与所述存储器之间通过总线 通信， 所述处理器执行所述机器可读指令， 以执行权利要求1至6任一项所述的基于倾斜摄 影的片状目标物的三维重建方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求 1至6任一项 所述的基于倾斜摄影的片 状目标物的三维重建方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114937124 B 3