CN106017342A - 基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法及其系统。本发明的该自动检测方法通过为不同时期的三维实景模型建立统一的坐标系，并在该坐标系内构建多个三维立体块，同时对不同时期的三维实景模型进行采样，获得对应的三维点云数据，然后分别将每次采集的各个三维点云数据与所构建的各个立体块匹配，得到各个三维点云数据所在的三维立体块，以及每个三维立体块包含的当前三维点云数据个数；再对比不同时期同一位置的三维立体块所含的三维点云数据个数，得到变化值，从而获得建筑物变化位置。

Description

基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法及其系统

技术领域

本发明涉及建筑三维变化检测领域，尤其涉及一种基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法及其系统。

背景技术

变化检测技术一直以来都是遥感应用领域的研究热点，国内外对于卫星遥感影像和航空遥感影像的变化检测方法进行了深入的研究，并取得广泛的应用。但传统的变化检测方法，只能获得平面信息的变化情况，很难获得附加高程信息的变化情况。随着城市的发展，我们对检测技术的要求越来越精确，不仅要获得平面信息的变化，还要获得局部高程信息方面的变化。特别是在城市建设发展中，城市建筑的局部变化信息的获取对于检测城市发展动态具有重要的意义，但传统的基于遥感影像的变化检测无能为力。

近年来，随着无人机倾斜摄影技术的快速发展，我们可以快速获取高精度地面三维实景模型数据，三维实景数据不仅包含平面信息，还包含高程信息，因此，亟需一种能够利用三维实景模型自动获得城市建筑高程方面的变化信息的方法。

发明内容

本发明提供一种基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法及其系统，以实现待检测建筑物的变化情况的自动检测，从而节约成本，且操作简单。

根据本发明实施例，提供一种基于三维实景模型的建筑物变化自动检测 方法，包括：

建立坐标系，并按照预设的间隔，在所述坐标系内构建多个三维立体块；

按照预定的时间间隔获取待检测建筑物的三维实景模型，并对当前获取的三维实景模型进行采样，得到当前三维实景模型所对应的多个当前三维点云数据；

将所述当前三维实景模型对应的各个当前三维点云数据与所述多个三维立体块进行匹配，分别得到每个当前三维点云数据所在的三维立体块，以及每个所述三维立体块内所含的当前三维点云数据个数；

将所述三维立体块内所含当前三维点云数据个数，与上一次进行匹配时相同位置的所述三维立体块内所含三维点云数据个数进行比较，得到三维点云数据个数变化值，并根据该三维点云数据变化值确定所述待检测建筑物的变化区域。

相应地，本发明还提供了一种基于三维实景模型的建筑物变化自动检测系统，其包括：

三维实景模型获取装置，用于按照预定的时间间隔获取待检测建筑物的三维实景模型；

三维立体块构建模块，用于建立坐标系，并按照预设的间隔，在所述坐标系内构建多个三维立体块；

数据采集模块，用于对当前获取的三维实景模型进行采样，得到对应的多个当前三维点云数据；

匹配模块，用于将当前三维实景模型对应的各个当前三维点云数据与各个所述三维立体块进行匹配，分别得到每个当前三维点云数据所在的三维立体块，以及每个所述当前三维立体块内所含的当前三维点云数据个数；

判定模块，用于将所述三维立体块内所含当前三维点云数据个数，与上一次进行匹配时相同位置的所述三维立体块内所含三维点云数据个数进行比较，得到三维点云数据个数变化值，并根据该点云数据变化值确定所述待检测建筑物的变化区域。

本发明的有益效果是：

1、本发明通过对不同时期的三维实景模型数据采样，建立统一的坐标系和三维立体块，将三维点云数据和立体块匹配，获得点云数据所在的立体块和立体块内点云个数，对比不同时期立体块点云个数的变化，自动检测建筑物变化区域；

2、本发明所述不同时期三维实景模型，可由无人机采用倾斜摄影的方式获得，数据获取方式灵活、速度快，数据精度高；

3、本发明通过根据所述三维实景模型，对建筑物的可量化结构信息进行测量，可以实现建筑物的自动化测量；另外，由于建筑物的三维模型的建立也是基于倾斜摄影数据，倾斜摄影数据中包括了更多信息，因而可以提高建筑物变化检测可量化结构信息测量的准确度，同时有利于多角度获得建筑物变化情况；

4、本发明所述的变化结果，不仅包含平面信息，还包含高程信息，可以获得高程方面局部建筑物的变化信息；

5、本发明通过在确定建筑物变化区域后，可以采用人机交互的方式核实检测结果的准确性，以获得更准确的结果。

附图说明

图1是本发明基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法的一实施例的流程图；

图2是反映本发明基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法的一实施例中构建的立体块的示意图；

图3a和图3b分别是本发明的基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法的一实施例中第N-1次和第N次构建的同一位置的三维立体块内三维点云数据示意图；

图4是本发明的基于三维实景模型的建筑物变化自动检测系统的一实施例的功能模块图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明实施例中技术方案作进一步详细的说明。

本发明通过建立统一的坐标系，以及构建三维立体块，并对获得的不同时期的三维实景模型数据进行重采样，以获得不同时期的三维实景模型各自对应的三维点云数据，并分别将不同时期的各个三维点云数据与所构建的三维立体块进行匹配，得到不同时期，同一位置的立体块内所含三维点云数据的变化情况，从而根据该变化情况即可确定待检测建筑物发生变化的区域，进而实现自动检测建筑物变化区域。下面将结合具体实施例和附图对本发明的该检测方法和系统进行详细的说明。

参见图1，为本发明基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法的一实施例的流程图，具体地，本实施例的该建筑物检测方法包括步骤：

S101，建立统一坐标系，并按照预设的间隔，在该坐标系内构建多个立体块。

本实施例中，由于后面将按照预设的时间间隔来获取待检测建筑物的三维实景模型，即多次获取该待检测建筑物在不同时期的三维实景模型数据，因此，需要为同一地区不同时期所获取的三维实景模型建立统一的坐标系，以达到更好的精确性；同时还需要在该三维坐标系中，按照相同的间隔建立三维立体块，具体地，该间隔是指所要构建的三维立体块的长1、宽b和高H(优选地，该三维立体块为正方体)，相应地，在该坐标系内构建三维立体块实际上就是按照固定的尺度(即间隔或长宽高)对坐标系进行空间分割，如图2所示，而该三维立体块的长l、宽b和高H可以根据需要自行设置，例如0.5m×0.5m×0.5m。三维立体块越大，计算量越小，得到的结果越粗略，立体块越小，计算量越大，得到的结果越精确。本实施例中，由于建立坐标系后，每一个空间点都具有X、Y、Z坐标，如图3a和图3b，因此，所构建的 立体块也对应有相应的坐标范围。

进一步地，为了便于后续三维立体块与三维点云数据的匹配，还可采用中心点(即位于三维立体块所包含的空间中心的空间点)或其中一个角点对立体块进行标记。

S103，按照预设的时间间隔获取待检测建筑物的三维实景模型，并对当前获取的三维实景模型进行采样，得到当前三维实景模型对应的多个当前三维点云数据。

由于低空无人机或航空遥感装置具有摄影灵活、数据精度高的特点，因此，本实施例中通过采用低空无人机或航空遥感装置作为采集装置来获取该待检测建筑物的三维实景模型，且得到的数据较为清晰，采集数据的准确度较高。

本实施例中，该预设的时间间隔获取三维实景模型是指，每次获取的时间间隔相同，均为T，当然，采用不同的时间间隔，或者根据实际情况，分阶段调整相应的时间间隔，例如第一阶段(即建筑物无变化)则采用较大的时间间隔T1，而第二阶段(即建筑物有些微变化)则采用较小的时间间隔T2，而第三阶段(即建筑物变化大)则进行实时获取，当然还可分成很多阶段，同理，该时间间隔的设置与上述两种方式不同也是可以理解的。

另外，由于不同时期三维实景模型数据特征点不完全一致，严重影响后续变化检测的精度，因此，为了避免该问题，本实施例中，对当前三维实景模型进行采样时与上一次获取的三维实景模型的采样方式相同，均是采用重采样的方式，即采用相同的起始点和相同的采样间隔，即本实施例中每次采样均采用重采样方法，以保证获得的三维点云数据的一致性。

本实施例中，由于在上述步骤S101中建立了统一坐标系，即每个空间点都有相应的坐标，因此，采样时还可以获得每个三维点云数据的坐标。

S105，将当前三维实景模型对应的各个三维点云数据与所构建的各个三维立体块进行匹配，分别得到每个当前三维点云数据所在的三维立体块，以及每个三维立体块内所含的当前三维点云数据个数。

本实施例中，将当前三维实景模型对应的各个三维点云数据与当前建立的各个三维立体块进行匹配是指，遍历所有的当前三维点云数据，从而得到各个当前三维点云数据的X、Y、Z坐标，从而获得每个当前三维点云数据所在的立体块。由于之前已经对所构建的立体块进行了标记，且每个立体块内的空间点的坐标，以及三维立体块对应的坐标范围均已知，因此，只需要遍历每个当前三维点云数据即可得到其对应的立体块，当然，每个三维立体块内所含的当前三维点云数据个数也可以获得。

S107，将三维立体块内所含三维点云数据个数，与上一次进行匹配时相同位置的三维立体块内所含三维点云数据个数进行比较，得到三维点云数据个数变化值，并根据该点云数据变化值确定所述待检测建筑物的变化区域。

若待检测建筑物发生了变化或者倾斜等，则前后两次所获取的三维实景模型是不同的，则自然地，每个三维立体块内对对应的三维点云数据个数也会发生相应的变化，如图3a和图3b，因此，本实施例中通过对比同一位置不同时期所建立的三维立体块内的三维点云数据个数的变化，从而获得建筑物变化位置，具体地，将当前三维立体块内所含当前三维点云个数(该当前三维点云数据对应于nT时所获取的三维实景模型)与上一次进行匹配时在相同位置的立体块内所含三维点云数据个数(该三维点云数据对应于(n-1)T时所获取的三维实景模型)进行对比，得到不同时期，但相同位置的三维立体块内所含三维点云个数变化值，再将该变化值与预先设定的阈值进行比较，若该变化值超过该阈值，则对当前三维立体块进行标记，则该三维立体块所在位置对应于建筑物发生变化的区域。

进一步地，本实施例中还可对待检测建筑物的变化等级进行标记区分，具体地，可预先根据不同的变化值设置设定一个由小到大的变化等级，并得到相应的对应关系，例如，设定变化值5-8对应初级，变化值9-12对应中级，变化值13以上对应高级，这个等级可以根据具体情况自行设置。因此，当计算得到的变化值超过预设的阈值时，根据该变化值得到对应的变化等级，并对该变化值所对应的三维立体块进行变化等级标记。

更进一步地，得到变化区域的标记以后，可以对比三维实景模型，分析检测结果的准确性，即将检测出来的变化区域对照不同时期三维实景模型，确定变化检测结果是否准确。

相应地，本发明还提供了一种对应于上述基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法的自动检测系统，下面将结合具体实施例和附图对其进行详细说明。

参见图4，为本发明的一种基于三维实景模型的建筑物变化自动检测系统的一实施例的功能模块图，具体地，本实施例的该自动检测系统包括：

三维实景模型获取装置，用于按照预定的时间间隔获取待检测建筑物的三维实景模型；具体实施时，本实施例中该三维实景模型获取装置可采用低空无人机或航空遥感装置；该预设的时间间隔获取三维实景模型是指，每次获取的时间间隔相同，均为T，当然，采用不同的时间间隔，或者根据实际情况，分阶段调整相应的时间间隔，例如第一阶段(即建筑物无变化)则采用较大的时间间隔T1，而第二阶段(即建筑物有些微变化)则采用较小的时间间隔T2，而第三阶段(即建筑物变化大)则进行实时获取，当然还可分成很多阶段，同理，该时间间隔的设置与上述两种方式不同也是可以理解的；

三维立体块构建模块，用于建立统一的坐标系，并按照预设的间隔，构建多个三维立体块；具体实施时，由于是按照预设的时间间隔获取三维实景模型，即多次获取该待检测建筑物在不同时期的三维实景模型数据，因此，需要为同一地区不同时期所获取的三维实景模型建立统一的坐标系，以达到更好的精确性，同时还需要在该三维坐标系中，按照相同的间隔为该三维实景模型相应的建立三维立体块，具体地，该间隔是指所要构建的三维立体块的长l、宽b和高H(优选地，该三维立体块为正方体)，相应地，在该坐标系内构建三维立体块实际上就是按照固定的尺度(即间隔或长宽高)对坐标系进行空间分割，如图2所示，而该三维立体块的长l、宽b和高H可以根据需要自行设置(如0.5m×0.5m×0.5m)，三维立体块越大，计算量越小，得 到的结果越粗略，立体块越小，计算量越大，得到的结果越精确；进一步地，还可采用中心点(即位于三维立体块所包含的空间中心的空间点)或其中一个角点对立体块进行标记；

数据采集模块，用于对当前获取的三维实景模型进行采样，得到当前三维实景模型对应的多个当前三维点云数据；具体实施时，由于不同时期三维实景模型数据特征点不完全一致，严重影响后续变化检测的精度，因此，本实施例中，对每次获取的三维实景模型进行采样时，均是采用重采样的方式，即采用相同的起始点和相同的采样间隔，以保证获得的三维点云数据的一致性；

匹配模块，用于将当前三维实景模型对应的各个当前三维点云数据与所构建的各个三维立体块进行匹配，得到每个当前三维点云数据所在的三维立体块，以及每个三维立体块内所含的当前三维点云数据个数；具体地，本实施例中该匹配模块需要遍历每个当前三维点云数据，以得到每个当前三维点云数据的X、Y、Z坐标，从而得到每个当前三维点云数据所在的三维立体块，而当匹配所有数据后，每一个当前三维点云数据都可以找到其所处的三维立体块，当然，每个三维立体块内所含的当前三维点云数据个数也可以获得；

判定模块，用于将三维立体块内所含当前三维点云数据个数，与上一次匹配时相同位置的三维立体块内所含三维点云数据个数进行比较，得到三维点云数据个数变化值，并根据该点云数据变化值确定所述待检测建筑物的变化区域；具体地，本实施例中该判定模块通过比较同一位置的立体块前后两次(即(n-1)T和nT时)分别所对应的三维点云数据个数，从而得到变化值，再根据该变化值来确定待检测建筑物的变化区域，进一步地，还可对变化区域进行标记，例如当判定模块判断出变化值超过了预设的阈值，则说明对应的位置发生了变化，因此立即对对应的三维立体块进行标记；更进一步地，该判定模块还可预先根据不同的变化值设置设定一个由小到大的变化等级，并得到相应的对应关系，例如，设定变化值5-8对应初级，变化值9-12对应中级，变化值13以上对应高级，这个等级可以根据具体情况自行设置， 因此，当计算得到的变化值超过预设的阈值时，根据该变化值得到对应的变化等级，并对该变化值所对应的当前三维立体块进行变化等级标记。

本实施例中，该三维立体构建模块，数据采集模块，匹配模块和判定模块可集成在一起，例如，安装有相应功能模块的处理器或者单片机等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (9)

1.一种基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法，其特征在于，包括：

建立坐标系，并按照预设的间隔，在所述坐标系内构建多个三维立体块；

按照预定的时间间隔获取待检测建筑物的三维实景模型，并对当前获取的三维实景模型进行采样，得到当前三维实景模型所对应的多个当前三维点云数据；

将所述当前三维实景模型对应的各个当前三维点云数据与所述多个三维立体块进行匹配，分别得到每个当前三维点云数据所在的三维立体块，以及每个所述三维立体块内所含的当前三维点云数据个数；

将所述三维立体块内所含当前三维点云数据个数，与上一次进行匹配时相同位置的所述三维立体块内所含三维点云数据个数进行比较，得到三维点云数据个数变化值，并根据该三维点云数据变化值确定所述待检测建筑物的变化区域。

2.如权利要求1所述的基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法，其特征在于，对当前三维实景模型进行采样时，是采用相同的起始点和相同的采样间隔重采样。

3.如权利要求1所述的基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法，其特征在于，当所述三维立体块构建完成后，还对所述三维立体块中心点或任意一个角点进行标记。

4.如权利要求1所述的基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法，其特征在于，所述将所述当前三维实景模型对应的当前三维点云数据与所述多个立体块进行匹配，分别得到每个当前三维点云数据所在的三维立体块，以及每个所述三维立体块内所含三维点云数据个数的步骤，具体包括为：

遍历各个当前三维点云数据，得到各个三维点云数据的坐标，确定该点所属的立体块以及该立体块内点云个数。

5.如权利要求1所述的基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法，其特征在于，所述根据该三维点云数据变化值确定所述待检测建筑物的变化区域的步骤，具体包括步骤：

将得到的所述三维点云数据变化值与预先设置的变化阈值进行比较，若所述三维点云数据变化值超过所述变化阈值，则得到所述待检测物的变化位置，并对对应的三维立体块进行标记。

6.如权利要求5所述的基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法，其特征在于，所述对三维立体块进行标记的步骤，具体包括步骤：

根据得到的三维点云数据变化值，以及预先设定的不同变化值与变化等级对应关系，对对应立体块的变化等级进行变化等级标记。

7.如权利要求1至6中任意一项所述的基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法，其特征在于，所述待检测建筑物的三维实景模型是通过无人机采用倾斜摄影的方式获得到的。

8.如权利要求1至6中任意一项所述的基于三维实景模型的建筑物变化自动检测方法，其特征在于，还包括步骤：

确定变化区域之后，结合三维实景模型数据，判断检测结果是否准确。

9.一种基于三维实景模型的建筑物变化自动检测系统，其特征在于，包括：

三维实景模型获取装置，用于按照预定的时间间隔获取待检测建筑物的三维实景模型；

三维立体块构建模块，用于建立坐标系，并按照预设的间隔，在所述坐标系内构建多个三维立体块；

数据采集模块，用于对当前获取的三维实景模型进行采样，得到对应的多个当前三维点云数据；

匹配模块，用于将当前三维实景模型对应的各个当前三维点云数据与各个所述三维立体块进行匹配，分别得到每个当前三维点云数据所在的三维立体块，以及每个所述当前三维立体块内所含的当前三维点云数据个数；

判定模块，用于将所述三维立体块内所含当前三维点云数据个数，与上一次进行匹配时相同位置的所述三维立体块内所含三维点云数据个数进行比较，得到三维点云数据个数变化值，并根据该点云数据变化值确定所述待检测建筑物的变化区域。