CN110069840A - 室内三维语义模型的构建方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种室内三维语义模型的构建方法及装置，涉及三维建模的技术领域，能够在获取建筑物的室内户型图数据时，对室内户型图数据进行预处理，按照楼栋组织方式生成基础分层分户数据；基于基础分层分户数据，提取和生成指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和指定建筑物的拓扑关系；根据语义信息和拓扑关系构建指定建筑物的室内三维语义模型，有效缓解了手动建立模型效率低、误差大以及无法自动挂接属性和无法对模型成果进行质量检验的技术问题。

Description

室内三维语义模型的构建方法及装置

技术领域

本发明涉及三维建模技术领域，尤其是涉及一种室内三维语义模型的构建方法及装置。

背景技术

随着城市信息化进程不断推进、地理信息技术与智慧城市的推动，三维模型以及其应用越来越广泛和深入，室内三维模型的应用需求日益增加。目前室内三维模型生产与应用的模式主要为：第一，获取不同形式的原始户型数据；第二，对于未数字化的数据如图纸类数据，需要进行数字化，得到建筑户型的平面轮廓；第三，将平面户型轮廓通过人工建模的方式拉起为三维模型；第四，如需应用属性信息需经过一系列处理和属性挂接过程；第五，成果的存储与应用。

现有室内三维建模方法存在以下问题：首先，建模方式主要是通过手工方式将平面轮廓拉起到指定层高高度，存在效率低和手工误差累积的问题；第二，模型建成后为实体模型，业务语义信息需要专门处理进行挂接，并且数据量巨大；第三，无法批量对模型成果进行质量检验。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种室内三维语义模型的构建方法及装置，以缓解上述技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种室内三维语义模型的构建方法，其中，该方法包括：获取指定建筑物的室内户型图数据，其中，室内户型图数据为指定建筑物的室内户型图数据、图形化的文本数据以及矢量化文件数据；对室内户型图数据进行预处理，生成基础分层分户数据；基于基础分层分户数据，生成指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和指定建筑物的拓扑关系；根据语义信息和拓扑关系构建指定建筑物的室内三维语义模型。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，对室内户型图数据进行预处理的步骤包括：提取室内户型图数据中包括的边界信息，其中，边界信息包括房间边界和楼栋建筑物轮廓；基于边界信息进行线框切分和封闭线补全处理；以及，对室内户型图数据进行信息补充，其中，补充的信息包括以下信息中的一种或多种：指定建筑物的地址、楼栋编号、房间编号、房屋层数、房间用途、房屋面积和指定建筑物的层高信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，基于基础分层分户数据，生成指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和指定建筑物的拓扑关系的步骤包括：根据基础分层分户数据查找室内户型图数据中包括的每个图形对象；在基础分层分户数据中提取指定建筑物的属性信息；将指定建筑物的属性信息与每个图形对象进行绑定，并标记为图形对象对应的注记元素，其中，属性信息包括几何属性和业务属性；以及，根据每个图形对象的几何属性生成指定建筑物的拓扑关系。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，在基础分层分户数据中提取指定建筑物的属性信息的步骤包括：根据指定建筑物的楼栋多边形与房屋多边形的包含关系，赋予每个房间的楼栋语义属性；根据指定建筑物地址赋予每个房间和楼栋的地址信息；根据指定建筑物的层高信息，赋予每个房间的高度属性；以及，将高度属性累加，得到楼栋的整体高度。

结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，根据每个所述图形对象的几何属性生成所述指定建筑物的拓扑关系的步骤包括：根据基础分层分户数据间的邻接关系以及包含关系，生成指定建筑物的拓扑关系。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，该方法还包括：对室内三维语义模型进行质量检测；质量检测的步骤包括：获取预先存储的指定建筑物的实际高度；将实际高度与室内三维语义模型的高度进行计算，得到高度误差结果；如果高度误差结果在预先设置的误差阈值范围内，确定室内三维语义模型的质量检测合格。

第二方面，本发明实施例还提供一种室内三维语义模型的构建装置，其中，该装置包括：获取模块，用于获取指定建筑物的室内户型图数据，其中，室内户型图数据为指定建筑物的室内户型图数据、图形化的文本数据以及矢量化文件数据；预处理模块，用于对室内户型图数据进行预处理，生成基础分层分户数据；生成模块，用于基于基础分层分户数据，生成指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和指定建筑物的拓扑关系；构建模块，用于根据语义信息和拓扑关系构建指定建筑物的室内三维语义模型。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，预处理模块还用于：提取室内户型图数据中包括的边界信息，其中，边界信息包括房间边界和楼栋建筑物轮廓；基于边界信息进行线框切分和封闭线补全处理；以及，对室内户型图数据进行信息补充，其中，补充的信息包括以下信息中的一种或多种：指定建筑物的地址、楼栋编号、房间编号、房屋层数、房间用途、房屋面积和指定建筑物的层高信息。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，生成模块还用于：根据基础分层分户数据查找室内户型图数据中包括的每个图形对象；在基础分层分户数据中提取指定建筑物的属性信息；将指定建筑物的属性信息与每个图形对象进行绑定，并标记为图形对象对应的注记元素，其中，属性信息包括几何属性和业务属性；以及，根据每个图形对象的几何属性生成指定建筑物的拓扑关系。

结合第二方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，在基础分层分户数据中提取指定建筑物的属性信息的步骤包括：根据指定建筑物的楼栋多边形与房屋多边形的包含关系，赋予每个房间的楼栋语义属性；根据指定建筑物地址赋予每个房间和楼栋的地址信息；根据指定建筑物的层高信息，赋予每个房间的高度属性；以及，将高度属性累加，得到楼栋的整体高度。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供的一种室内三维语义模型的构建方法，能够在获取指定建筑物的室内户型图数据时，对室内户型图数据进行预处理，生成基础分层分户数据；基于基础分层分户数据，生成指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和指定建筑物的拓扑关系；根据语义信息和拓扑关系构建指定建筑物的室内三维语义模型，有效缓解了手动建立模型效率低、误差大以及无法自动挂接属性和无法对模型成果进行质量检验的技术问题。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种室内三维语义模型的构建方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种室内户型图的示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种室内三维语义模型的构建方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种室内三维语义模型的构建装置结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

随着国家城镇化进程的推进，智慧城市当前已成为许多城市市政建设的重点内容。虚拟地理环境作为城市数字化管理的有效平台，是许多智慧化应用的基础。然而，为了对城市土地利用状况、房屋使用情况、人口分布模式等信息进行合理分析和利用，还应该在几何模型的基础上构建符合人类认知习惯的语义模型。建筑物作为城市地理环境中的最主要组成部分之一，其三维语义模型的构建对智慧城市建设具有重要意义。

以建筑领域专家为代表的众多学者曾提议通过BIM(Building InformationModel)来实现三维建筑物精细化语义建模。但由于老旧建筑物大多建筑信息不全，而新建筑物往往又因为各种原因对其建筑细节进行保密，各大城市三维建筑物语义模型构建的进程举步维艰。与之对应，测绘和地理信息领域的学者则提出通过激光和摄影测量手段进行数据采集，并通过三维建模手段构建三维建筑物语义模型的方法。作为智慧城市建设的新思路，该方法方便、快捷，能够很好地满足国家地理国情普查和三旧改造的实际需要。

目前，现有三维建模方法存在以下问题：首先，建模方式主要是通过手工方式将平面轮廓拉起到指定层高高度，存在效率低和手工误差累积的问题；第二，模型建成后为实体模型，业务语义信息需要专门处理进行挂接，并且数据量巨大；第三，无法批量对模型成果进行质量检验。基于此，本发明实施例提供的一种室内三维语义模型的构建方法及装置，可以缓解上述技术问题。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种室内三维语义模型的构建方法进行详细介绍。

实施例一：

本发明实施例提供了一种室内三维语义模型的构建方法，如图1所示的一种室内三维语义模型的构建方法的流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S102，获取指定建筑物的室内户型图数据，其中，室内户型图数据为指定建筑物的室内户型图数据、图形化的文本数据以及矢量化文件数据；

其中，室内户型图是房屋的平面空间布局图，也就是对各个独立空间的实用空间、相对位置、大小以及用途进行描述的图形。图2示出了一种室内户型图的示意图，如图2所示，一该楼层一共有两户为例进行说明，从图2中可以看出该户在该楼层中与另一户的相对位置关系以及示出了该户型的各个房间的大小尺寸以及房间用途(比如，卧室、餐厅、厨房)。

步骤S104，对室内户型图数据进行预处理，生成基础分层分户数据；

步骤S106，基于基础分层分户数据，生成指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和指定建筑物的拓扑关系；

步骤S108，根据语义信息和拓扑关系构建指定建筑物的室内三维语义模型。

通常，构建该室内三维语义模型是利用的每个图形对象包括的语义信息，以及图形对象之间的拓扑关系来实现的，其中，图形对象是指每个楼层中的每个独立户图形，而拓扑关系是指每个楼层中包括的图形对象之间的相对位置关系以及连接关系，比如，每层楼中有两个独立户，这两个独立户之间有公共墙，而这个公共墙是不能有空隙的，而这两个独立户之间也不能有重叠、交叉等，只有拓扑关系满足这些基本设计条件，才能构建模型。

本发明实施例提供的一种室内三维语义模型的构建方法，能够在获取指定建筑物的室内户型图数据时，对室内户型图数据进行预处理，生成基础分层分户数据；基于基础分层分户数据，生成指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和指定建筑物的拓扑关系；根据语义信息和拓扑关系构建指定建筑物的室内三维语义模型，有效缓解了手动建立模型效率低、误差大以及无法自动挂接属性和无法对模型成果进行质量检验的技术问题。

进一步，对室内户型图数据进行预处理的步骤包括：提取室内户型图数据中包括的边界信息，其中，边界信息包括房间边界和楼栋建筑物轮廓；基于边界信息进行线框切分和封闭线补全处理；以及，对室内户型图数据进行信息补充，其中，补充的信息包括以下信息中的一种或多种：指定建筑物的地址、楼栋编号、房间编号、房屋层数、房间用途、房屋面积和指定建筑物的层高信息。

在实际使用时，在获取的大量室内户型图数据中，会由于设计人员的粗心大意造成的户型图不完整、线段及关键信息(指定建筑物的地址、楼栋编号、房间编号、房屋层数、房间用途、房屋面积和指定建筑物的层高信息等关键信息)缺失等问题，为了更好的根据室内户型图数据构建室内三维语义模型，需要对获取的室内户型图数据进行预处理，包括线框切分、补全需要封闭的线生成封闭多边形以及在户型图数据上补充缺少的指定建筑物的地址、楼栋编号、房间编号、房屋层数、房间用途、房屋面积和指定建筑物的层高信息等关键信息，生成符合建模使用的基础分层分户数据。

具体地，基于基础分层分户数据，生成指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和指定建筑物的拓扑关系的步骤包括：根据基础分层分户数据查找室内户型图数据中包括的每个图形对象；在基础分层分户数据中提取指定建筑物的属性信息；将指定建筑物的属性信息与每个图形对象进行绑定，并标记为图形对象对应的注记元素，其中，属性信息包括几何属性和业务属性；以及，根据每个图形对象的几何属性生成指定建筑物的拓扑关系。

在具体使用时，对每个图形对象设置唯一位置标识，将属性信息中包含的位置标识与每个图形对象设置的位置标识进行匹配，如果匹配成功，将与该图形对象对应的属性信息赋予给该图形对象，其中，属性信息包括几何属性和业务属性，其中，几何属性是指建筑物的长度、宽度以及高度，而业务属性根据应用场景和客户的不同，需要提供的业务属性也不相同，比如公安的客户，需要提供建筑的地址，住户等。

进一步，在基础分层分户数据中提取指定建筑物的属性信息的步骤包括：根据指定建筑物的楼栋多边形与房屋多边形的包含关系，赋予每个房间的楼栋语义属性；根据指定建筑物地址赋予每个房间和楼栋的地址信息；根据指定建筑物的层高信息，赋予每个房间的高度属性；以及，将高度属性累加，得到楼栋的整体高度。

具体实现时，为了降低手动提取属性信息的误差率，实现准确在基础分层分户数据中提取指定建筑物的属性信息的准确率，可以通过数据间的包括关系或邻接关系自动提取属性信息，并且将提取出的属性信息组织为层次树状结构，比如，提取的属性信息包括楼号、楼层号以及房间号，可以将提取出的属性信息按照楼号、楼层号以及房间号这种递进的关系进行组织排列。

具体实现时，根据每个图形对象的几何属性生成指定建筑物的拓扑关系的步骤包括：根据基础分层分户数据间的邻接关系以及包含关系，生成指定建筑物的拓扑关系。

在实际应用时，拓扑关系是指每个楼层中包括的图形对象之间的相对位置关系以及连接关系，可以根据基础分层分户数据间的邻接关系以及包含关系，生成对应的拓扑关系，比如，每层楼中的独立户之间有公共墙不能有空隙的，而独立户之间也不能有重叠、交叉等，这种关系在基础分层分户数据间是以邻接关系和包含关系进行体现的。

在图1的基础上，图3示出了另一种室内三维语义模型的构建方法的流程图，其中，步骤S302到步骤S308的过程可以参考上述图1中步骤S102到步骤S108对应的过程，在此不再赘述。

如图3所示，该方法还包括以下步骤：

步骤S310，对室内三维语义模型进行质量检测；

其中，质量检测的步骤包括：获取预先存储的指定建筑物的实际高度；将实际高度与室内三维语义模型的高度进行计算，得到高度误差结果；如果高度误差结果在预先设置的误差阈值范围内，确定室内三维语义模型的质量检测合格。

具体实现时，将构建的室内三维语义模型的高度与实际建筑物的高度作差计算，如果差值在预先设定的误差范围内，则判断该模型的质量合格，将合格的模型以文本化、轻量化的形式存储在关系型数据库中进行管理、分析、发布和应用。而质量不合格的模型，会根据误差值将该模型分成不同的质量等级，根据不同的质量等级来决定对模型是进行大范围修改还是小范围的修改。在本发明实施例中，还可以将室内三维语义模型的语义信息与预先设定好的业务属性进行对比，如果室内三维语义模型的语义信息与预先设定好的业务属性一致，则判断构建的室内三维语义模型的质量是合格的，比如，预先设定好的业务属性是该建筑物的地点是在北京，如果构建的该建筑物的室内三维语义模型的地点信息为北京，则判定该室内三维语义模型是合格的，如果构建的该建筑物的室内三维语义模型的地点信息不为北京，则判定该室内三维语义模型是不合格的。

实施例二：

在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种室内三维语义模型的构建装置，如图4所示的一种室内三维语义模型的构建装置结构示意图，该装置包括：

获取模块402，用于获取指定建筑物的室内户型图数据，其中，室内户型图数据为指定建筑物的室内户型图数据、图形化的文本数据以及矢量化文件数据；

预处理模块404，用于对室内户型图数据进行预处理，生成基础分层分户数据；

生成模块406，用于基于基础分层分户数据，生成指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和指定建筑物的拓扑关系；

构建模块408，用于根据语义信息和拓扑关系构建指定建筑物的室内三维语义模型。

其中，预处理模块404还用于：提取室内户型图数据中包括的边界信息，其中，边界信息包括房间边界和楼栋建筑物轮廓；基于边界信息进行线框切分和封闭线补全处理；以及，对室内户型图数据进行信息补充，其中，补充的信息包括以下信息中的一种或多种：指定建筑物的地址、楼栋编号、房间编号、房屋层数、房间用途、房屋面积和指定建筑物的层高信息。

在实际使用时，生成模块406还用于：根据基础分层分户数据查找室内户型图数据中包括的每个图形对象；在基础分层分户数据中提取指定建筑物的属性信息；将指定建筑物的属性信息与每个图形对象进行绑定，并标记为图形对象对应的注记元素，其中，属性信息包括几何属性和业务属性；以及，根据每个图形对象的几何属性生成指定建筑物的拓扑关系。

进一步，在基础分层分户数据中提取指定建筑物的属性信息的步骤包括：根据指定建筑物的楼栋多边形与房屋多边形的包含关系，赋予每个房间的楼栋语义属性；根据指定建筑物地址赋予每个房间和楼栋的地址信息；根据指定建筑物的层高信息，赋予每个房间的高度属性；以及，将高度属性累加，得到楼栋的整体高度。

本发明实施例提供的室内三维语义模型的构建装置，与上述实施例提供的室内三维语义模型的构建方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种室内三维语义模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取指定建筑物的室内户型图数据，其中，所述室内户型图数据为所述指定建筑物的室内户型图数据、图形化的文本数据以及矢量化文件数据；

对所述室内户型图数据进行预处理，生成基础分层分户数据；

基于所述基础分层分户数据，生成所述指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和所述指定建筑物的拓扑关系；

根据所述语义信息和所述拓扑关系构建所述指定建筑物的室内三维语义模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述室内户型图数据进行预处理的步骤包括：

提取所述室内户型图数据中包括的边界信息，其中，所述边界信息包括房间边界和楼栋建筑物轮廓；

基于所述边界信息进行线框切分和封闭线补全处理；以及，

对所述室内户型图数据进行信息补充，其中，补充的信息包括以下信息中的一种或多种：所述指定建筑物的地址、楼栋编号、房间编号、房屋层数、房间用途、房屋面积和所述指定建筑物的层高信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述基础分层分户数据，生成所述指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和所述指定建筑物的拓扑关系的步骤包括：

根据基础分层分户数据查找所述室内户型图数据中包括的每个图形对象；

在所述基础分层分户数据中提取所述指定建筑物的属性信息；

将所述指定建筑物的属性信息与每个所述图形对象进行绑定，并标记为所述图形对象对应的注记元素，其中，所述属性信息包括几何属性和业务属性；以及，根据每个所述图形对象的几何属性生成所述指定建筑物的拓扑关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述基础分层分户数据中提取所述指定建筑物的属性信息的步骤包括：

根据所述指定建筑物的楼栋多边形与房屋多边形的包含关系，赋予每个房间的楼栋语义属性；

根据所述指定建筑物地址赋予每个所述房间和所述楼栋的地址信息；

根据所述指定建筑物的层高信息，赋予每个所述房间的高度属性；以及，将所述高度属性累加，得到所述楼栋的整体高度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述图形对象的几何属性生成所述指定建筑物的拓扑关系的步骤包括：

根据所述基础分层分户数据间的邻接关系以及所述包含关系，生成所述指定建筑物的拓扑关系。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述室内三维语义模型进行质量检测；

所述质量检测的步骤包括：

获取预先存储的所述指定建筑物的实际高度；

将所述实际高度与所述室内三维语义模型的高度进行计算，得到高度误差结果；

如果所述高度误差结果在预先设置的误差阈值范围内，确定所述室内三维语义模型的质量检测合格。

7.一种室内三维语义模型的构建装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取指定建筑物的室内户型图数据，其中，所述室内户型图数据为所述指定建筑物的室内户型图数据、图形化的文本数据以及矢量化文件数据；

预处理模块，用于对所述室内户型图数据进行预处理，生成基础分层分户数据；

生成模块，用于基于所述基础分层分户数据，生成所述指定建筑物中包括的每个图形对象的语义信息和所述指定建筑物的拓扑关系；

构建模块，用于根据所述语义信息和所述拓扑关系构建所述指定建筑物的室内三维语义模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预处理模块还用于：

提取所述室内户型图数据中包括的边界信息，其中，所述边界信息包括房间边界和楼栋建筑物轮廓；

基于所述边界信息进行线框切分和封闭线补全处理；以及，

对所述室内户型图数据进行信息补充，其中，补充的信息包括以下信息中的一种或多种：所述指定建筑物的地址、楼栋编号、房间编号、房屋层数、房间用途、房屋面积和所述指定建筑物的层高信息。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述生成模块还用于：

根据基础分层分户数据查找所述室内户型图数据中包括的每个图形对象；

在所述基础分层分户数据中提取所述指定建筑物的属性信息；

将所述指定建筑物的属性信息与每个所述图形对象进行绑定，并标记为所述图形对象对应的注记元素，其中，所述属性信息包括几何属性和业务属性；以及，根据每个所述图形对象的几何属性生成所述指定建筑物的拓扑关系。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述在所述基础分层分户数据中提取所述指定建筑物的属性信息的步骤包括：

根据所述指定建筑物的楼栋多边形与房屋多边形的包含关系，赋予每个房间的楼栋语义属性；

根据所述指定建筑物地址赋予每个所述房间和所述楼栋的地址信息；

根据所述指定建筑物的层高信息，赋予每个所述房间的高度属性；以及，将所述高度属性累加，得到所述楼栋的整体高度。