CN111986087A - 房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111986087A
CN111986087A CN202010881718.1A CN202010881718A CN111986087A CN 111986087 A CN111986087 A CN 111986087A CN 202010881718 A CN202010881718 A CN 202010881718A CN 111986087 A CN111986087 A CN 111986087A
Authority
CN
China
Prior art keywords
house
vector diagram
splicing
vector
house vector
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010881718.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111986087B (zh
Inventor
冯轲
袁章
韩彩彩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Seashell Housing Beijing Technology Co Ltd
Original Assignee
Seashell Housing Beijing Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Seashell Housing Beijing Technology Co Ltd filed Critical Seashell Housing Beijing Technology Co Ltd
Priority to CN202010881718.1A priority Critical patent/CN111986087B/zh
Publication of CN111986087A publication Critical patent/CN111986087A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111986087B publication Critical patent/CN111986087B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4038Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本公开的实施例公开了一种房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括:从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对;其中,每个矢量图对包括房屋矢量图组中相邻的两个房屋矢量图;针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略;其中,两个边界向量方向组的时针序相反;利用所有矢量图对所对应的参考拼接策略,得到整体拼接策略;利用整体拼接策略,得到房屋矢量图组的目标拼接矢量图。本公开的实施例能够便捷地实现房屋矢量图组的整体拼接,与相关技术相比,本公开的实施例能够提高拼接效率,且能够保证拼接效果。

Description

房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质
技术领域
本公开涉及图像拼接技术领域,尤其涉及一种房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
在一些情况下,需要进行房屋矢量图的拼接,例如将单个楼栋内的各个房屋的房屋矢量图拼接为整体矢量图。目前,房屋矢量图的拼接一般是由人工实现,拼接效率往往非常低。
发明内容
为了解决上述技术问题,提出了本公开。本公开的实施例提供了一种房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质。
根据本公开实施例的一个方面,提供了一种房屋矢量图拼接方法,包括:
从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对:其中,每个矢量图对包括所述房屋矢量图组中相邻的两个房屋矢量图;
针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略;其中,所述两个边界向量方向组的时针序相反;
利用所有矢量图对所对应的参考拼接策略,得到整体拼接策略;
利用所述整体拼接策略,得到所述房屋矢量图组的目标拼接矢量图。
在一个可选示例中,所述从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对之前,所述方法还包括:
获取待拼接的房屋矢量图组;
根据所述房屋矢量图组中的各房屋矢量图的矢量图编号信息,确定所述房屋矢量图组的参考排序结果;
按照设定放置规则,将所述房屋矢量图组中的各房屋矢量图分别置于多宫格的相应宫格区域中;其中,所述设定放置规则包括:窗户朝向所述多宫格的外部,入户门朝向所述多宫格的内部;
根据所述参考排序结果,对所述多宫格中的所述房屋矢量图组进行空间重定位,以使所述多宫格中的所述房屋矢量图组符合设定空间布局规则。
在一个可选示例中,所述根据所述参考排序结果,对所述多宫格中的所述房屋矢量图组进行空间重定位,以使所述多宫格中的所述房屋矢量图组符合设定空间布局规则,包括:
确定所述多宫格中的所述房屋矢量图组在第一时针序下的第一实际排序结果及在第二时针序下的第二实际排序结果;
从所述第一实际排序结果和所述第二实际排序结果中,选取与所述参考排序结果的相似度较高的实际排序结果;
以所选取的实际排序结果和所述参考排序结果的差异为指导信息,对所述多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换,以使所述多宫格中的所述房屋矢量图组符合所述参考排序结果。
在一个可选示例中,所述对所述多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换之后,所述方法还包括:
在进行了位置变换的房屋矢量图包括第一房屋矢量图,且所述第一房屋矢量图的位置变换包括方位变换的情况下,对数据库中存储的,与所述第一房屋矢量图具有相同标识的房屋矢量图进行相应位置变换。
在一个可选示例中,每个矢量图对包括第二房屋矢量图和第三房屋矢量图;
所述针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略,包括:
获取所述第二房屋矢量图的第一边界向量方向组以及所述第三房屋矢量图的第二边界向量方向组的最长公共元素序列,并将所述最长公共元素序列作为当前的测试序列;
根据所述第二房屋矢量图的第一房屋结构数据以及所述第三房屋矢量图的第二房屋结构数据,判断将当前的测试序列对应的边界作为拼接边界时,所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的拼接结果是否满足设定合理性条件,以得到判断结果;
根据所述判断结果,确定所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的参考拼接策略。
在一个可选示例中,
所述根据所述判断结果,确定所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的参考拼接策略,包括:
在所述判断结果表征满足所述设定合理性条件的情况下,将指示以当前的测试序列对应的边界作为拼接边界的拼接策略作为所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的参考拼接策略;
所述方法还包括:
在所述判断结果表征不满足所述设定合理性条件的情况下,确定所述最长公共元素序列的子序列,并将当前的测试序列更新为所确定的子序列。
在一个可选示例中,所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的拼接结果满足设定合理性条件是指以下至少一项:
所述拼接结果中拼接边界未覆盖设定物体,或者,所述拼接结果中设定物体被拼接边界覆盖的范围小于设定范围;
所述拼接结果中的重叠面积小于或等于设定面积;
所述拼接结果中配对的拼接边界的长度差值小于或等于设定差值;
所述拼接结果中所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的中心点相对位置,以及目标相对方位相匹配;其中,所述目标相对方位为第一宫格区域对应的方位与第二宫格区域对应的方位的相对方位,所述第一宫格区域为所述多宫格中所述第二房屋矢量图所在的宫格区域,所述第二宫格区域为所述多宫格中所述第三房屋矢量图所在的宫格区域。
在一个可选示例中,所述利用所有矢量图对所对应的参考拼接策略,得到整体拼接策略,包括:
在至少一个矢量图对所对应的参考拼接策略为多个的情况下,得到多个组合拼接策略;其中,每个组合拼接策略中包括每个矢量图对所对应的一个参考拼接策略,任意两个组合拼接策略不完全相同;
获取多种评估维度对应的多个权重,并分别确定每个组合拼接策略在所述多种评估维度下的多个评估得分;其中,所述多种评估维度包括以下至少两项:拼接长度维度、重叠面积维度、公共区域闭合维度、整体面积维度;
利用所述多个权重,分别对每个组合拼接策略对应的多个评估得分进行加权求和,以得到每个组合拼接策略对应的加权求和结果;
将所对应加权求和结果最大的组合拼接策略作为整体拼接策略。
在一个可选示例中,所述利用所述整体拼接策略,得到所述房屋矢量图组的目标拼接矢量图,包括:
按照所述整体拼接策略,对所述房屋矢量图组进行拼接,得到参考拼接矢量图;
对所述参考拼接矢量图进行纠错处理,以得到纠错处理后的所述参考拼接矢量图;其中,所述纠错处理包括以下至少一项:缝隙填补处理、重叠区域去重处理、边界拉平处理;
对纠错处理后的所述参考拼接矢量图进行轮廓闭合处理,以得到目标拼接矢量图。
根据本公开实施例的另一个方面,提供了一种房屋矢量图拼接装置,包括:
第一确定模块,用于从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对;其中,每个矢量图对包括所述房屋矢量图组中相邻的两个房屋矢量图;
第二确定模块,用于针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略;其中,所述两个边界向量方向组的时针序相反;
第一获取模块,用于利用所有矢量图对所对应的参考拼接策略,得到整体拼接策略;
第二获取模块,用于利用所述整体拼接策略,得到所述房屋矢量图组的目标拼接矢量图。
在一个可选示例中,所述装置还包括:
第三获取模块,用于在从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对之前,获取待拼接的房屋矢量图组;
第三确定模块,用于根据所述房屋矢量图组中的各房屋矢量图的矢量图编号信息,确定所述房屋矢量图组的参考排序结果;
放置模块,用于按照设定放置规则,将所述房屋矢量图组中的各房屋矢量图分别置于多宫格的相应宫格区域中;其中,所述设定放置规则包括:窗户朝向所述多宫格的外部,入户门朝向所述多宫格的内部;
重定位模块,用于根据所述参考排序结果,对所述多宫格中的所述房屋矢量图组进行空间重定位,以使所述多宫格中的所述房屋矢量图组符合设定空间布局规则。
在一个可选示例中,所述重定位模块,包括:
第一确定子模块,用于确定所述多宫格中的所述房屋矢量图组在第一时针序下的第一实际排序结果及在第二时针序下的第二实际排序结果;
选取子模块,用于从所述第一实际排序结果和所述第二实际排序结果中,选取与所述参考排序结果的相似度较高的实际排序结果;
位置变换子模块,用于以所选取的实际排序结果和所述参考排序结果的差异为指导信息,对所述多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换,以使所述多宫格中的所述房屋矢量图组符合所述参考排序结果。
在一个可选示例中,所述装置还包括:
位置变换模块,用于在对所述多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换之后,在进行了位置变换的房屋矢量图包括第一房屋矢量图,且所述第一房屋矢量图的位置变换包括方位变换的情况下,对数据库中存储的,与所述第一房屋矢量图具有相同标识的房屋矢量图进行相应位置变换。
在一个可选示例中,每个矢量图对包括第二房屋矢量图和第三房屋矢量图;
所述第二确定模块,包括:
第一获取子模块,用于获取所述第二房屋矢量图的第一边界向量方向组以及所述第三房屋矢量图的第二边界向量方向组的最长公共元素序列,并将所述最长公共元素序列作为当前的测试序列;
第二获取子模块,用于根据所述第二房屋矢量图的第一房屋结构数据以及所述第三房屋矢量图的第二房屋结构数据,判断将当前的测试序列对应的边界作为拼接边界时,所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的拼接结果是否满足设定合理性条件,以得到判断结果;
第二确定子模块,用于根据所述判断结果,确定所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的参考拼接策略。
在一个可选示例中,
所述第二确定子模块,具体用于:
在所述判断结果表征满足所述设定合理性条件的情况下,将指示以当前的测试序列对应的边界作为拼接边界的拼接策略作为所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的参考拼接策略;
所述装置还包括:
处理模块,用于在所述判断结果表征不满足所述设定合理性条件的情况下,确定所述最长公共元素序列的子序列,并将当前的测试序列更新为所确定的子序列。
在一个可选示例中,所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的拼接结果满足设定合理性条件是指以下至少一项:
所述拼接结果中拼接边界未覆盖设定物体,或者,所述拼接结果中设定物体被拼接边界覆盖的范围小于设定范围;
所述拼接结果中的重叠面积小于或等于设定面积;
所述拼接结果中配对的拼接边界的长度差值小于或等于设定差值;
所述拼接结果中所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的中心点相对位置,以及目标相对方位相匹配;其中,所述目标相对方位为第一宫格区域对应的方位与第二宫格区域对应的方位的相对方位,所述第一宫格区域为所述多宫格中所述第二房屋矢量图所在的宫格区域,所述第二宫格区域为所述多宫格中所述第三房屋矢量图所在的宫格区域。
在一个可选示例中,所述第一获取模块,包括:
第三获取子模块,用于在至少一个矢量图对所对应的参考拼接策略为多个的情况下,得到多个组合拼接策略;其中,每个组合拼接策略中包括每个矢量图对所对应的一个参考拼接策略,任意两个组合拼接策略不完全相同;
处理子模块,用于获取多种评估维度对应的多个权重,并分别确定每个组合拼接策略在所述多种评估维度下的多个评估得分;其中,所述多种评估维度包括以下至少两项:拼接长度维度、重叠面积维度、公共区域闭合维度、整体面积维度;
第四获取子模块,用于利用所述多个权重,分别对每个组合拼接策略对应的多个评估得分进行加权求和,以得到每个组合拼接策略对应的加权求和结果;
第三确定子模块,用于将所对应加权求和结果最大的组合拼接策略作为整体拼接策略。
在一个可选示例中,所述第二获取模块,包括:
第五获取子模块,用于按照所述整体拼接策略,对所述房屋矢量图组进行拼接,得到参考拼接矢量图;
第六获取子模块,用于对所述参考拼接矢量图进行纠错处理,以得到纠错处理后的所述参考拼接矢量图;其中,所述纠错处理包括以下至少一项:缝隙填补处理、重叠区域去重处理、边界拉平处理;
第七获取子模块,用于对纠错处理后的所述参考拼接矢量图进行轮廓闭合处理,以得到目标拼接矢量图。
根据本公开实施例的再一个方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行上述房屋矢量图拼接方法。
根据本公开实施例的又一个方面,提供了一种电子设备,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
所述处理器,用于从所述存储器中读取所述可执行指令,并执行所述指令以实现上述房屋矢量图拼接方法。
本公开的实施例中,可以从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对,并针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略。在得到所有矢量图对所对应的参考拼接策略之后,可以据此得到整体拼接策略,并进一步得到房屋矢量图组的目标拼接矢量图。可见,本公开的实施例中,在给定符合设定空间布局规则的房屋矢量图组的情况下,通过确定矢量图对,为矢量图对确定参考拼接策略,能够便捷地得到合适的整体拼接策略,利用该整体拼接策略即可便捷地实现房屋矢量图组的整体拼接,与相关技术中完全依据人工实现拼接的情况相比,本公开的实施例能够提高拼接效率,另外,参考拼接策略是基于矢量图对中的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列得到的,边界向量方向组是非常客观的数据,这样有利于保证拼接效果。
下面通过附图和实施例,对本公开的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1是本公开一示例性实施例提供的房屋矢量图拼接方法的流程示意图。
图2是本公开的实施例中房屋矢量图组初始的布局图。
图3是本公开的实施例中房屋矢量图组进行了空间预定位后的布局图。
图4是本公开的实施例中房屋矢量图组进行了空间重定位后的布局图。
图5是本公开的实施例中房屋矢量图与相应向量化图像的对比图。
图6是本公开的实施例中参考拼接矢量图的效果示意图。
图7是本公开的实施例中目标拼接矢量图的效果示意图。
图8是本公开一示例性实施例提供的房屋矢量图拼接装置的结构示意图。
图9是本公开一示例性实施例提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
下面,将参考附图详细地描述根据本公开的示例实施例。显然,所描述的实施例仅仅是本公开的一部分实施例,而不是本公开的全部实施例,应理解,本公开不受这里描述的示例实施例的限制。
应注意到:除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
应当理解,本公开实施例中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等,既不代表任何特定技术含义,也不表示它们之间的必然逻辑顺序。“多个”可以指两个或两个以上,“至少一个”可以指一个、两个或两个以上。
还应理解,对于本公开实施例中提及的任一部件、数据或结构,在没有明确限定或者在前后文给出相反启示的情况下,一般可以理解为一个或多个。
本公开中术语“和/或”,仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。本公开中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
还应理解,本公开对各个实施例的描述着重强调各个实施例之间的不同之处,其相同或相似之处可以相互参考,为了简洁,不再一一赘述。
同时,应当明白,为了便于描述,附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
本公开实施例可以应用于终端设备、计算机系统、服务器等电子设备,其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适于与终端设备、计算机系统、服务器等电子设备一起使用的众所周知的终端设备、计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于:个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、网络个人电脑、小型计算机系统、大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式云计算技术环境,等等。
终端设备、计算机系统、服务器等电子设备可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常,程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等,它们执行特定任务或实现特定抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施,分布式云计算环境中,任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。
示例性方法
图1是本公开一示例性实施例提供的房屋矢量图拼接方法的流程示意图。图1所示的方法包括步骤101、步骤102、步骤103和步骤104,下面对各步骤分别进行说明。
步骤101,从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对;其中,每个矢量图对包括房屋矢量图组中相邻的两个房屋矢量图。
这里,房屋矢量图组中的房屋矢量图的数量可以为6个(例如图2、图3、图4中所示的情况),这6个房屋矢量图可以分别为房屋矢量图1、房屋矢量图2、房屋矢量图3、房屋矢量图4、房屋矢量图5和房屋矢量图6。当然,房屋矢量图组中的房屋矢量图的数量还可以为4个、8个等,在此不再一一列举。
需要说明的是,房屋矢量图组符合设定空间布局规则可以是指:房屋矢量图组中的各个房屋矢量图的布局位置与真实世界中的布局位置相一致。
假设图2和图3中的房屋矢量图组不符合设定空间布局规则,图4中的房屋矢量图组符合设定空间布局规则,则针对图4中的房屋矢量图组,总共可以确定出6个矢量图对,分别为:包括房屋矢量图1和房屋矢量图2的矢量图对,包括房屋矢量图2和房屋矢量图3的矢量图对,包括房屋矢量图3和房屋矢量图4的矢量图对,包括房屋矢量图4和房屋矢量图5的矢量图对,包括房屋矢量图5和房屋矢量图6的矢量图对,以及包括房屋矢量图6和房屋矢量图1的矢量图对。
步骤102,针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略;其中,两个边界向量方向组的时针序相反。
针对任一矢量图对,其中的一个房屋矢量图的边界向量方向组的时针序可以为顺时针序,其中另一个房屋矢量图的边界向量方向组的时针序可以为逆时针序。
以包括图4中的房屋矢量图1和房屋矢量图2的矢量图对为例,可以分别获取房屋矢量图1和房屋矢量图2的外轮廓信息,并据此进行矢量图信息向量化,以得到相应的向量化图像。在分别得到房屋矢量图1和房屋矢量图2的向量化图像之后,可以在所得到的向量化图像的基础上,按照一定的时针序形成边界向量组(其也可以称为轮廓向量组)。
需要说明的是,边界向量组由顺序排列的多个边界数据组成,每个边界数据可以包括一边界的所有相关数据,例如包括该边界的长度和高度,该边界上是否开设有门和门的具体位置,该边界上是否开设有窗和窗的具体位置,以及该边界的方向等。这样,基于边界向量组,能够非常便捷地得到相应的边界向量方向组,边界向量方向组中的每个元素可以表示一边界的方向。
对房屋矢量图1的外轮廓信息进行矢量图信息向量化后,得到的向量化图像可以如图5中的右侧图像所示。针对图5中的右侧图像,可以将其的左上端点作为起点,按照顺时针顺序形成相应的边界向量组,并据此得到房屋矢量图1的边界向量方向组,房屋矢量图1的边界向量方向组具体可以为如下形式:Dan={da1,da2,da3…},da1、da2、da3分别代表一矢量线段在坐标系中的方向。
类似地,对房屋矢量图2的外轮廓信息进行矢量图信息向量化,得到向量化图像之后,可以将其的左上端点作为起点,按照逆时针顺序形成相应的边界向量组,并据此得到房屋矢量图2的边界向量方向组,房屋矢量图2的边界向量方向组具体可以为如下形式:Dbn={db1,db2,db3…},db1、db2、db3分别代表一矢量线段在坐标系中的方向。
之后,可以确定Dan和Dbn的公共元素序列,假设da1与db1代表相同方向,da2与db2代表相同方向,da3与db3代表相同方向,则{db1,db2,db3}可以认为是Dan和Dbn的公共元素序列,{db1,db2}也可以认为是Dan和Dbn的公共元素序列,{db2,db3}也可以认为是Dan和Dbn的公共元素序列。
在确定出Dan和Dbn的公共元素序列之后,可以根据确定出的公共元素序列,确定房屋矢量图1和房屋矢量图2的参考拼接策略。需要说明的是,确定参考拼接策略的方式多样,为了布局清楚,后续进行举例介绍。
步骤103,利用所有矢量图对所对应的参考拼接策略,得到整体拼接策略。
这里,在得到所有矢量图对所对应的参考拼接策略之后,可以通过各个矢量图对的参考拼接策略的组合,得到房屋矢量图组的整体拼接策略。
步骤104,利用整体拼接策略,得到房屋矢量图组的目标拼接矢量图。
在一种具体实施方式中,步骤104,包括:
按照整体拼接策略,对房屋矢量图组进行拼接,得到参考拼接矢量图;
对参考拼接矢量图进行纠错处理,以得到纠错处理后的参考拼接矢量图;其中,纠错处理包括以下至少一项:缝隙填补处理、重叠区域去重处理、边界拉平处理;
对纠错处理后的参考拼接矢量图进行轮廓闭合处理,以得到目标拼接矢量图。
这里,在得到整体拼接策略之后,可以按照整体拼接策略,进行房屋矢量图组的整体拼接,以得到参考拼接矢量图。
一般而言,如果房屋矢量图组中的房屋矢量图存在缺失、精确度低、局部图像错误等情况,通过整体拼接得到的参考拼接矢量图会出现图6中所示的情况,即存在缝隙区域、重叠区域、边界不对齐等缺陷,参考拼接矢量图达不到严丝合缝的情况。有鉴于此,在得到参考拼接图像之后,可以进行缝隙填补处理、重叠区域去重处理、边界拉平处理等纠错处理,以解决上述缺陷。
另外,真实世界中的楼栋一般是闭合的,因此,在得到纠错处理后的参考拼接矢量图之后,可以进一步对纠错处理后的参考拼接矢量图进行轮廓闭合处理,例如,可以将图6中顶部中心的位置进行轮廓闭合并添加单元门,以得到最终的目标拼接矢量图,目标拼接矢量图的效果图具体可以如图7所示。
这种实施方式中,即使房屋矢量图组中的房屋矢量图存在缺失、精确度低、局部图像错误等情况,在图像拼接过程中,也能够通过纠错处理,进行边界拟合,保证最终的拼接结果的准确性和可靠性。另外,通过轮廓闭合处理,能够尽可能使拼接结果与真实世界相一致。
当然,步骤104的实施方式并不局限于此,例如,在得到参考拼接矢量图之后,如果参考拼接矢量图不存在严重的缺陷,则可以直接对参考拼接矢量图进行轮廓闭合处理,以得到目标拼接矢量图。
本公开的实施例中,可以从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对,并针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略。在得到所有矢量图对所对应的参考拼接策略之后,可以据此得到整体拼接策略,并进一步得到房屋矢量图组的目标拼接矢量图。可见,本公开的实施例中,在给定符合设定空间布局规则的房屋矢量图组的情况下,通过确定矢量图对,为矢量图对确定参考拼接策略,能够便捷地得到合适的整体拼接策略,利用该整体拼接策略即可便捷地实现房屋矢量图组的整体拼接,与相关技术中完全依据人工实现拼接的情况相比,本公开的实施例能够提高拼接效率,另外,参考拼接策略是基于矢量图对中的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列得到的,边界向量方向组是非常客观的数据,这样有利于保证拼接效果。
在一个可选示例中,从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对之前,该方法还包括:
获取待拼接的房屋矢量图组;
根据房屋矢量图组中的各房屋矢量图的矢量图编号信息,确定房屋矢量图组的参考排序结果;
按照设定放置规则,将房屋矢量图组中的各房屋矢量图分别置于多宫格的相应宫格区域中;其中,设定放置规则包括:窗户朝向多宫格的外部,入户门朝向多宫格的内部;
根据参考排序结果,对多宫格中的房屋矢量图组进行空间重定位,以使多宫格中的房屋矢量图组符合设定空间布局规则。
这里,多宫格可以为图3、图4中所示的9宫格,即多宫格中包括9个宫格区域,当然,多宫格也可以为12宫格、16宫格等,在此不再一一列举。为了便于理解,本公开的实施例中均以多宫格为9宫格的情况为例进行说明。
需要说明的是,多宫格中的不同宫格区域可以对应不同方位。以图3和图4为例,按照由左至右的顺序,位于第一行的三个宫格区域对应的方位可以依次为西北、北、东北,位于第二行的三个宫格区域对应的方位可以依次为西、缺省、东,位于第三行的三个宫格区域对应的方位可以依次为西南、南、东南。
本公开的实施例中,可以先获取待拼接的房屋矢量图组,获取到的房屋矢量图组具体可以如图2所示,此时,房屋矢量图组中的各房屋矢量图的布局位置与真实世界中的布局位置并不一致,房屋矢量图组并不符合设定空间布局规则。
接下来,可以根据房屋矢量图组中的各房屋矢量图的矢量图编号信息,确定房屋矢量图组的参考排序结果。这里,各房屋矢量图的矢量图编号信息可以为其的门牌号末位数字,假设图2中的房屋矢量图1的门牌号末位数字为1,房屋矢量图2的门牌号末位数字为2,……,房屋矢量图6的门牌号末位数字为6,则房屋矢量图组的参考排序结果可以为1、2、3、4、5、6。当然,参考排序结果也可以为6、5、4、3、2、1,为了便于理解,本公开的实施例中均以参考排序结果为1、2、3、4、5、6的情况为例进行说明。
另外,还可以按照设定放置规则,将房屋矢量图1至房屋矢量图6分别放置于多宫格中,以实现房屋矢量图组的空间预定位。由于设定放置规则规定窗户朝向多宫格的外部,入户门朝向多宫格的内部,空间预定位结果可以如图3所示。
之后,可以在空间预定位结果的基础上,根据参考排序结果,对多宫格中的房屋矢量图组进行空间重定位,以使多宫格中的房屋矢量图组符合设定空间布局规则。可选地,根据参考排序结果,对多宫格中的房屋矢量图组进行空间重定位,以使多宫格中的房屋矢量图组符合设定空间布局规则,包括:
确定多宫格中的房屋矢量图组在第一时针序下的第一实际排序结果及在第二时针序下的第二实际排序结果;
从第一实际排序结果和第二实际排序结果中,选取与参考排序结果的相似度较高的实际排序结果;
以所选取的实际排序结果和参考排序结果的差异为指导信息,对多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换,以使多宫格中的房屋矢量图组符合参考排序结果。
这里,第一时针序可以为顺时针序和逆时针序中的一者,第二时针序可以为顺时针序和逆时针序中的另一者。
假设第一时针序为顺时针序,第二时针序为逆时针序,则多宫格中的房屋矢量图组在第一时针序下的第一实际排序结果为1、3、4、2、5、6,多宫格中的房屋矢量图组在第二时针序下的第二实际排序结果为1、2、5、4、3、6,很明显,在第一实际排序结果的基础上,只需将2调整至1与3之间,即可得到参考排序结果,而在第二实际排序结果的基础上,需要将4和3调整至2和5之间,并调换4和3的位置,才能得到参考排序结果,因此,可以确定与参考排序结果的相似度较高的实际排序结果为第一实际排序结果。
之后,以第一实际排序结果与参考排序结果的差异为指导信息,对多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换,即可使多宫格中的房屋矢量图组符合参考排序结果。以图3为例,可以将房屋矢量图2移动至位于右上角的宫格区域,并将其沿Y轴进行翻转,同时调换房屋矢量图1和房屋矢量图6的位置,以使房屋矢量图组1至房屋矢量图6调整为图4中所示的布局情况,这时,房屋矢量图组的排序与参考排序结果是完全一致的,且房屋矢量图组中的各房屋矢量图的窗户和入户门的朝向均是合理的,那么,可以认为房屋矢量图组符合设定空间布局规则并在此基础上进行矢量图对的确定。
可见,本公开的实施例中,可以先基于设定放置规则,进行房屋矢量图的空间预定位,以确定房屋矢量图在空间的大体方位,然而在空间预定位结果的基础上,进行空间重定位,以保证房屋矢量图组符合设定空间布局规则。
在一个可选示例中,对多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换之后,该方法还包括:
在进行了位置变换的房屋矢量图包括第一房屋矢量图,且第一房屋矢量图的位置变换包括方位变换的情况下,对数据库中存储的,与第一房屋矢量图具有相同标识的房屋矢量图进行相应位置变换。
这里,数据库可以是房企的,用于存储房屋数据的数据库;房屋矢量图的标识可以为ID。
延续上述实施例中的例子,由于在进行空间重定位时,图3中的房屋矢量图2发生了位置变换,房屋矢量图2可以作为第一房屋矢量图。由于房屋矢量图2不仅发生了移动,还发生了沿Y轴的翻转,房屋矢量图2的位置变换显然包括方位变换,那么,可以在数据库中搜索与房屋矢量图2具有相同ID的房屋矢量图,并对搜索到的房屋矢量图进行与房屋矢量图2相同的方位变换,即对搜索到的房屋矢量图进行沿Y轴的翻转,这样相当于实现了对数据库中的房屋矢量图的覆盖,使数据库中的房屋矢量图更加准确,从而有利于保证后续的拼接效果。
在一个可选示例中,每个矢量图对包括第二房屋矢量图和第三房屋矢量图;
针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略,包括:
获取第二房屋矢量图的第一边界向量方向组以及第三房屋矢量图的第二边界向量方向组的最长公共元素序列,并将最长公共元素序列作为当前的测试序列;
根据第二房屋矢量图的第一房屋结构数据以及第三房屋矢量图的第二房屋结构数据,判断将当前的测试序列对应的边界作为拼接边界时,第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的拼接结果是否满足设定合理性条件,以得到判断结果;
根据判断结果,确定第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的参考拼接策略。
这里,第二房屋矢量图的第一房屋结构数据可以包括作为第二房屋矢量图的各个边界的墙体的长和高,墙体上窗的具体位置和尺寸、墙体上门的具体位置和尺寸,墙体连接点的坐标,第二房屋矢量图中的各个房间的尺寸等。第二房屋结构数据中的数据类型参照对第一房屋结构数据的说明即可,在此不再赘述。
假设第二房屋矢量图的第一边界向量方向组为{x1、x2、x3、x4、x5、x6},第三房屋矢量图的第二边界向量方向组为{x2、x7、x2、x3、x4、x5},则第一边界向量方向组和第二边界向量方向组的最长公共元素序列为{x2、x3、x4、x5},那么,可以将{x2、x3、x4、x5}作为当前的测试序列。这里,最长公共元素序列也可以称为最长公共子链,最长公共子链在第一边界向量方向组中的初始索引可以为1,最长公共子链在第二边界向量方向组中的初始索引可以为2。
接下来,可以根据第二房屋矢量图的房屋结构数据以及第三房屋矢量图的第二房屋结构数据,判断将{x2、x3、x4、x5}对应的边界作为拼接边界时,第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的拼接结果是否满足设定合理性条件,以得到判断结果。假设第二房屋矢量图中与{x2、x3、x4、x5}对应的边界为J11、J12、J13、J14,第三房屋矢量图中与{x2、x3、x4、x5}对应的边界为J21、J22、J23、J24,则可以判断将J11和J21作为配对的拼接边界、将J12和J22作为配对的拼接边界、将J13和J23作为配对的拼接边界,以及将J14和J24作为配对的拼接边界进行拼接时,第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的拼接结果是否满足设定合理性条件,以得到判断结果。
之后,可以根据判断结果,确定第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的参考拼接策略。可选地,根据判断结果,确定第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的参考拼接策略,包括:
在判断结果表征满足设定合理性条件的情况下,将指示以当前的测试序列对应的边界作为拼接边界的拼接策略作为第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的参考拼接策略;
该方法还包括:
在判断结果表征不满足设定合理性条件的情况下,确定最长公共元素序列的子序列,并将当前的测试序列更新为所确定的子序列。
如果判断结果表征满足设定合理性条件,则可以确定参考拼接策略,参考拼接策略用于指示将J11和J21作为配对的拼接边界、将J12和J22作为配对的拼接边界、将J13和J23作为配对的拼接边界,以及将J14和J24作为配对的拼接边界进行拼接。
如果判断结果表征不满足设定合理性条件,则可以确定最长公共元素序列的子序列。显然,{x2、x3、x4、x5}存在多个子序列,例如{x2、x3、x4}、{x2、x3、x5}、{x2、x4、x5}、{x3、x4、x5}、{x2、x3}、{x4、x5}等。这时,可以从多个子序列中选择一个子序列,例如随机选择出{x2、x3、x4},并将当前的测试序列更新为{x2、x3、x4},之后的过程参照上述针对当前的测试序列为{x2、x3、x4、x5}的情况的说明即可。如果将{x2、x3、x4}对应的边界作为拼接边界时得到的判定结果表征满足设定合理性条件,则可以确定相应的参考拼接策略;否则,可以从上述多个子序列中重新选择子序列,例如选择{x3、x4、x5},后续过程依此类推,在此不再赘述。
可见,本公开的实施例中,在得到最长公共元素序列之后,可以判断将最长公共元素序列对应的边界作为拼接边界的拼接策略是否合理,如果合理,则可以确定相应的参考拼接策略,否则,可以使用最长公共元素序列的子序列进行尝试,直至确定出合适的参考拼接策略。由于参考拼接策略是基于设定合理性条件确定,本公开的实施例能够较好地保证确定出的参考拼接策略的合理性和可靠性。
在一个可选示例中,第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的拼接结果满足设定合理性条件可以是指以下至少一项:
拼接结果中拼接边界未覆盖设定物体,或者,拼接结果中设定物体被拼接边界覆盖的范围小于设定范围(其可以认为是覆盖限定条件);
拼接结果中的重叠面积小于或等于设定面积(其可以认为是重叠面积限定条件);
拼接结果中配对的拼接边界的长度差值小于或等于设定差值(其可以认为是长度差异限定条件);
拼接结果中第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的中心点相对位置,以及目标相对方位相匹配;其中,目标相对方位为第一宫格区域对应的方位与第二宫格区域对应的方位的相对方位,第一宫格区域为多宫格中第二房屋矢量图所在的宫格区域,第二宫格区域为多宫格中第三房屋矢量图所在的宫格区域(其可以认为是匹配性限定条件)。
本公开的实施例中,设定合理性条件可以包括四个条件,分别为覆盖限定条件、重叠面积限定条件、长度差异限定条件、匹配性限定条件,在这四个条件至少任何一个满足或者这四个条件均满足的情况下,可以判定拼接结果满足设定合理性条件,当不满足其中至少任一个条件时,可以判定拼接结果不满足设定合理性条件。下面分别对这四个条件进行介绍。
(1)覆盖限定条件
覆盖限定条件中涉及的设定物体包括但不限于门和窗。具体实施时,可以分别从第一房屋结构数据和第二房屋结构数据中,获取窗的具体位置和尺寸以及门的具体位置和尺寸,并据此确定是否有门和窗被覆盖以及具体的覆盖范围,覆盖范围可以是指被覆盖的长度,如果该长度小于设定长度,则可以认为被覆盖的范围小于设定范围。
(2)重叠面积限定条件
重叠面积限定条件中涉及的设定面积可以表示为A。具体实施时,可以从第一房屋结构数据和第二房屋结构数据中,获取各个房间的尺寸信息,再结合拼接边界的位置,进行重叠面积的计算,如果重叠面积小于或等于A,则可以判定重叠面积限定条件是满足的。
(3)长度差异限定条件
长度差异限定条件中涉及的设定差值可以表示为L。延续上述例子,假设将J11和J21作为配对的拼接边界、将J12和J22作为配对的拼接边界、将J13和J23作为配对的拼接边界,以及将J14和J24作为配对的拼接边界进行拼接时,则可以从第一房屋结构数据和第二房屋结构数据中,分别获取J11、J21、J12、J22、J13、J23、J14、J24的长度。之后,可以判断J11和J21两者的长度的差值是否小于或者等于L,J12和J22两者的长度的差值是否小于或者等于L,J13和J23两者的长度的差值是否小于或者等于L,以及J14和J24两者的长度的差值是否小于或者等于L,如果这四个差值均小于或者等于L,则可以判定长度差异限定条件是满足的。
(4)匹配性限定条件
假设第二房屋矢量图为图4中的房屋矢量图1,第三房屋矢量图为图4中的房屋矢量图2,由于房屋矢量图1所在的宫格区域对应的方位为北,房屋矢量图2所在的宫格区域对应的方位为东北,则可以从第一房屋结构数据和第二房屋结构数据中,分别获取墙体连接点的坐标,再结合拼接边界的位置,确定拼接结果中第一房屋矢量图和第二房屋矢量图各自的中心点位置,如果房屋矢量图2的中心点位置在以房屋矢量图1的中心点位置为原点的坐标系的第一象限,则可以认为房屋矢量图1和房屋矢量图2的中心点相对位置,以及目标相对方位相匹配,此时,可以判定匹配性限定条件是满足的。
本公开的实施例中,可以从覆盖、重叠面积、长度差异、匹配性四个维度来判定预设合理性条件是否满足,从而能够较好地保证确定结果的可靠性,从而能够有效地保证后续确定出的参考拼接策略的合理性和可靠性。
在一个可选示例中,利用所有矢量图对所对应的参考拼接策略,得到整体拼接策略,包括:
在至少一个矢量图对所对应的参考拼接策略为多个的情况下,得到多个组合拼接策略;其中,每个组合拼接策略中包括每个矢量图对所对应的一个参考拼接策略,任意两个组合拼接策略不完全相同;
获取多种评估维度对应的多个权重,并分别确定每个组合拼接策略在多种评估维度下的多个评估得分;其中,多种评估维度包括以下至少两项:拼接长度维度、重叠面积维度、公共区域闭合维度、整体面积维度;
利用多个权重,分别对每个组合拼接策略对应的多个评估得分进行加权求和,以得到每个组合拼接策略对应的加权求和结果;
将所对应加权求和结果最大的组合拼接策略作为整体拼接策略。
以图4为例,假设其中的6个矢量图对所对应的参考拼接策略的数量均为2个,则可以利用每个矢量图对所对应的参考拼接策略进行组合,以得到26个组合拼接策略。之后,可以针对每个组合拼接策略,从多种评估维度对其进行评分,以得到每个组合拼接策略对应的多个评估得分。
这里,多种评估维度包括拼接长度维度、重叠面积维度、公共区域闭合维度、整体面积维度这四个维度,可以预先设置与这四个维度一一对应的四个评估得分计算公式,另外,还可以预先设置与这四个维度一一对应的四个权重。
假设某一组合拼接策略为C,则可以计算按照C进行房屋矢量图组的整体拼接时,整体拼接结果中的拼接面长度Y1,重叠面积Y2,以及整体面积Y3,还可以获取用于表征整个房屋矢量图组的公共区域是否闭合的数据Y4。接下来,可以将Y1代入与拼接长度维度对应的评估得分计算公式,以计算得到评估得分S1,与拼接长度维度对应的评估得分计算公式可以使Y1与S1之间为正相关;将Y2代入与重叠面积维度对应的评估得分计算公式,以计算得到评估得分S2,与重叠面积维度对应的评估得分计算公式可以使Y2与S2之间为负相关;将Y3代入与整体面积维度对应的评估得分计算公式,以计算得到评估得分S3,与整体面积维度对应的评估得分计算公式可以使Y3与S3之间为负相关;将Y4代入与公共区域闭合维度对应的评估得分计算公式,以计算得到评估得分S4,这里,在Y4表征非闭合的情况下,S4可以为1,否则,S4可以为0。
假设拼接长度维度对应的权重为Q1,重叠面积维度对应的权重为Q2,整体面积维度对应的权重为Q3,公共区域闭合维度对应的权重为Q4,则C对应的加权求和结果W可以采用下述公式计算:
W=Q1×S1+Q2×S2+Q3×S3+Q4×S4
按照类似的方式,可以计算得到与26个组合拼接策略一一对应的26个加权求和结果,之后可以从中选择所对应加权求和结果最大的组合拼接策略,并将所选择的组合拼接策略作为整体拼接策略。
可见,本公开的实施例中,通过从多个评估维度对各个组合拼接策略进行评分,再结合多个权重,能够从多个组合拼接策略中,选择出最优的组合拼接策略作为整体拼接策略,这样有利于保证进行房屋矢量图组的整体拼接时的拼接效果。
本公开的实施例中,为了实现房屋矢量图组的拼接,可以依此执行下述步骤:
一、进行矢量图信息向量化。
二、进行空间预定位。具体地,可以将整个平面空间分成9宫格,以顺时针序为例,方位分别为东,东南,南,西南,西......,同时可以按照设定放置规则,将房屋矢量图组中的各房屋矢量图放置在9宫格中的合适宫格区域。
三、进行空间重定位,以使9宫格中的房屋矢量图组符合设定空间布局规则,这时还可以记录相邻房屋矢量图的相对方位,以便确定出多个矢量图对。
四、按空间重定位后的排序顺序,尝试进行两两拼接,以确定每个矢量图对所对应的参考拼接策略。具体过程可以为:
(1)按顺序设置房屋矢量图组中的各房屋矢量图为I1、I2、I3、I4、……,重新调整各房屋矢量图的时针序,保证任意两个相邻的房屋矢量图的时针序相反。
(2)针对包括I1和I2的矢量图对,提取两个边界向量方向组,例如提取出Dan={da1,da2,da3…}和Dbn={db1,db2,db3…}。
(3)针对包括I1和I2的矢量图对,提取两个边界向量长度组,例如提取出Lan={la1,la2,la3…}和Lbn={lb1,lb2,lb3…},la1,la2,la3,lb1,lb2,lb3分别代表一矢量线段的长度。
(4)、计算Dan和Dbn最长公共子链,最长公共子链长度为n,最长公共子链在Dan的初始索引为x,在Dbn的初始索引为y。
(5)设置设定差值L,设定面积A。
(6)是否是解的判定条件(相当于上文中的设定合理性条件):
a、拼接面不覆盖门窗或覆盖门窗长度在设定阈值内(相当于上文中的覆盖限定条件);
b、计算每一段的长度是否满足|Lan[x]-Lbn[x]|<=L(相当于上文中的长度差异限定条件);
c、计算重叠面积差是否<=A(相当于上文中的重叠面积限定条件);
d、满足图4中的相对位置。例如,图4中房屋矢量图1所在的宫格区域的对应的方位为北,房屋矢量图2所在的宫格区域的对应的方位为为东北,则房屋矢量图2的中心点位置需满足以房屋矢量图1的中心点为原点的坐标系的第一象限(相当于上文中的匹配性限定条件)。
(7)如果(6)的条件不满足则设置最长公共子链长度为n-1,动态规划在Dan、Dbn中截取长度为n-1的子数组,重复执行(6),保存每个满足(6)的结果集为R(I1,I2),R(I1,I2)可以认为是与包括I1和I2的矢量图对所对应的参考拼接策略。
(8)以(7)生成的结果集R(I1,I2)为基础,针对包括I2和I3的矢量图对,按照类似的方式,执行(1)~(7),结果集为R(I1,I2,I3)。
(9)、最终生成结果集R(I1,I2,I3,I4、……),R(I1,I2,I3,I4、……)相当于上文中的组合拼接策略。
五、从得到的各组合拼接策略,获取最优解(相当于上文中的确定整体拼接策略),最优解判断条件如下:(1)最大拼接面长度;(2)最小重叠面积;(3)公共区域非闭合;(4)最小整体面积。
六、进行边界拟合,以实现纠错处理,具体可以进行如下操作:(1)缝隙填补;(2)重叠区域去重;(3)边界拉平。
七、进行轮廓闭合,得到目标拼接矢量图。
综上,本公开的实施例中,可以将整个平面空间分成9宫格,通过空间预定位,可以确定各房屋矢量图在空间的大体方位,并使用相应算法进行空间重定位。另外,本公开的实施例还能够动态规划拼接算法,具体地,可以将房屋矢量图轮廓向量化并保留轮廓上的元素(例如墙、门、窗等),引入向量时针概念,保证拼接的房屋矢量图为相反时针序,同时将轮廓转换为方向组,计算房屋矢量图之间的最长公共子链(其长度N),循环计算N至1的公共子链的拼接结果,添加多种限制条件计算最优解,从而有效地保证房屋矢量图组的整体拼接效果。这样,本公开该的实施例能够在监督或半监督的前提下,实现单个楼栋内的房屋矢量图拼接成整体矢量图的能力,同时能够对错误的房屋矢量图有基础的纠错能力。
本公开的实施例提供的任一种房屋矢量图拼接方法可以由任意适当的具有数据处理能力的设备执行,包括但不限于:终端设备和服务器等。或者,本公开实施例提供的任一种房屋矢量图拼接方法可以由处理器执行,如处理器通过调用存储器存储的相应指令来执行本公开实施例提及的任一种房屋矢量图拼接方法。下文不再赘述。
示例性装置
图8是本公开一示例性实施例提供的房屋矢量图拼接装置的结构示意图。图8所示的装置包括第一确定模块801、第二确定模块802、第一获取模块803和第二获取模块804。
第一确定模块801,用于从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对;其中,每个矢量图对包括房屋矢量图组中相邻的两个房屋矢量图;
第二确定模块802,用于针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略;其中,两个边界向量方向组的时针序相反;
第一获取模块803,用于利用所有矢量图对所对应的参考拼接策略,得到整体拼接策略;
第二获取模块804,用于利用整体拼接策略,得到房屋矢量图组的目标拼接矢量图。
在一个可选示例中,该装置还包括:
第三获取模块,用于在从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对之前,获取待拼接的房屋矢量图组;
第三确定模块,用于根据房屋矢量图组中的各房屋矢量图的矢量图编号信息,确定房屋矢量图组的参考排序结果;
放置模块,用于按照设定放置规则,将房屋矢量图组中的各房屋矢量图分别置于多宫格的相应宫格区域中;其中,设定放置规则包括:窗户朝向多宫格的外部,入户门朝向多宫格的内部;
重定位模块,用于根据参考排序结果,对多宫格中的房屋矢量图组进行空间重定位,以使多宫格中的房屋矢量图组符合设定空间布局规则。
在一个可选示例中,重定位模块,包括:
第一确定子模块,用于确定多宫格中的房屋矢量图组在第一时针序下的第一实际排序结果及在第二时针序下的第二实际排序结果;
选取子模块,用于从第一实际排序结果和第二实际排序结果中,选取与参考排序结果的相似度较高的实际排序结果;
位置变换子模块,用于以所选取的实际排序结果和参考排序结果的差异为指导信息,对多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换,以使多宫格中的房屋矢量图组符合参考排序结果。
在一个可选示例中,该装置还包括:
位置变换模块,用于在对多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换之后,在进行了位置变换的房屋矢量图包括第一房屋矢量图,且第一房屋矢量图的位置变换包括方位变换的情况下,对数据库中存储的,与第一房屋矢量图具有相同标识的房屋矢量图进行相应位置变换。
在一个可选示例中,每个矢量图对包括第二房屋矢量图和第三房屋矢量图;
第二确定模块802,包括:
第一获取子模块,用于获取第二房屋矢量图的第一边界向量方向组以及第三房屋矢量图的第二边界向量方向组的最长公共元素序列,并将最长公共元素序列作为当前的测试序列;
第二获取子模块,用于根据第二房屋矢量图的第一房屋结构数据以及第三房屋矢量图的第二房屋结构数据,判断将当前的测试序列对应的边界作为拼接边界时,第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的拼接结果是否满足设定合理性条件,以得到判断结果;
第二确定子模块,用于根据判断结果,确定第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的参考拼接策略。
在一个可选示例中,
第二确定子模块,具体用于:
在判断结果表征满足设定合理性条件的情况下,将指示以当前的测试序列对应的边界作为拼接边界的拼接策略作为第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的参考拼接策略;
该装置还包括:
处理模块,用于在判断结果表征不满足设定合理性条件的情况下,确定最长公共元素序列的子序列,并将当前的测试序列更新为所确定的子序列。
在一个可选示例中,第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的拼接结果满足设定合理性条件是指以下至少一项:
拼接结果中拼接边界未覆盖设定物体,或者,拼接结果中设定物体被拼接边界覆盖的范围小于设定范围;
拼接结果中的重叠面积小于或等于设定面积;
拼接结果中配对的拼接边界的长度差值小于或等于设定差值;
拼接结果中第二房屋矢量图和第三房屋矢量图的中心点相对位置,以及目标相对方位相匹配;其中,目标相对方位为第一宫格区域对应的方位与第二宫格区域对应的方位的相对方位,第一宫格区域为多宫格中第二房屋矢量图所在的宫格区域,第二宫格区域为多宫格中第三房屋矢量图所在的宫格区域。
在一个可选示例中,第一获取模块803,包括:
第三获取子模块,用于在至少一个矢量图对所对应的参考拼接策略为多个的情况下,得到多个组合拼接策略;其中,每个组合拼接策略中包括每个矢量图对所对应的一个参考拼接策略,任意两个组合拼接策略不完全相同;
处理子模块,用于获取多种评估维度对应的多个权重,并分别确定每个组合拼接策略在多种评估维度下的多个评估得分;其中,多种评估维度包括以下至少两项:拼接长度维度、重叠面积维度、公共区域闭合维度、整体面积维度;
第四获取子模块,用于利用多个权重,分别对每个组合拼接策略对应的多个评估得分进行加权求和,以得到每个组合拼接策略对应的加权求和结果;
第三确定子模块,用于将所对应加权求和结果最大的组合拼接策略作为整体拼接策略。
在一个可选示例中,第二获取模块804,包括:
第五获取子模块,用于按照整体拼接策略,对房屋矢量图组进行拼接,得到参考拼接矢量图;
第六获取子模块,用于对参考拼接矢量图进行纠错处理,以得到纠错处理后的参考拼接矢量图;其中,纠错处理包括以下至少一项:缝隙填补处理、重叠区域去重处理、边界拉平处理;
第七获取子模块,用于对纠错处理后的参考拼接矢量图进行轮廓闭合处理,以得到目标拼接矢量图。
示例性电子设备
下面,参考图9来描述根据本公开实施例的电子设备。该电子设备可以是第一设备和第二设备中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备,该单机设备可以与第一设备和第二设备进行通信,以从它们接收所采集到的输入信号。
图9图示了根据本公开实施例的电子设备90的框图。
如图9所示,电子设备90包括一个或多个处理器91和存储器92。
处理器91可以是中央处理单元(CPU)或具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他处理单元,且可以控制电子设备90中的其他组件以执行期望的功能。
存储器92可以包括一个或多个计算机程序产品,计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器91可以运行程序指令,以实现上文所述的本公开的各个实施例的房屋矢量图拼接方法。在计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。
在一个示例中,电子设备90还可以包括:输入装置93和输出装置94,这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
电子设备90是第一设备或第二设备时,输入装置93可以是麦克风或麦克风阵列。电子设备90是单机设备时,输入装置93可以是通信网络连接器,从第一设备和第二设备接收输入信号。输入装置93还可以包括例如键盘、鼠标等等。
输出装置94可以向外部输出各种信息。该输出装置94可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出装置等等。
当然,为了简化,图9中仅示出了该电子设备90中与本公开有关的组件中的一些,省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外,根据具体应用情况,电子设备90还可以包括任何其他适当的组件。
示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质
除了上述方法和设备以外,本公开的实施例还可以是计算机程序产品,其包括计算机程序指令,计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种实施例的房屋矢量图拼接方法中的步骤。
计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例操作的程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
本公开的实施例还可以是计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种实施例的房屋矢量图拼接方法中的步骤。
计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理,本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制,不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。上述公开的具体细节仅是为了示例和便于理解的作用,而非限制,上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。
本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言,由于其与方法实施例基本对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本公开中涉及的器件、装置、设备的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的,可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备。诸如“包括”、“包含”、“具有”等的词语是开放性词汇,指“包括但不限于”,且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”,且可与其互换使用,除非上下文明确指示不是如此。
可能以许多方式来实现本公开的方法和装置。例如,可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本公开的方法和装置。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明,本公开的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序,除非以其它方式特别说明。此外,在一些实施例中,还可将本公开实施为记录在记录介质中的程序,这些程序包括用于实现根据本公开的方法的机器可读指令。因而,本公开还覆盖存储用于执行根据本公开的方法的程序的记录介质。
还需要指出的是,在本公开的装置、设备和方法中,各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本公开。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的,并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本公开的范围。因此,本公开不意图被限制到在此示出的方面,而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外,此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例,但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种房屋矢量图拼接方法,其特征在于,包括:
从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对;其中,每个矢量图对包括所述房屋矢量图组中相邻的两个房屋矢量图;
针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略;其中,所述两个边界向量方向组的时针序相反;
利用所有矢量图对所对应的参考拼接策略,得到整体拼接策略;
利用所述整体拼接策略,得到所述房屋矢量图组的目标拼接矢量图。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对之前,所述方法还包括:
获取待拼接的房屋矢量图组;
根据所述房屋矢量图组中的各房屋矢量图的矢量图编号信息,确定所述房屋矢量图组的参考排序结果;
按照设定放置规则,将所述房屋矢量图组中的各房屋矢量图分别置于多宫格的相应宫格区域中;其中,所述设定放置规则包括:窗户朝向所述多宫格的外部,入户门朝向所述多宫格的内部;
根据所述参考排序结果,对所述多宫格中的所述房屋矢量图组进行空间重定位,以使所述多宫格中的所述房屋矢量图组符合设定空间布局规则。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述参考排序结果,对所述多宫格中的所述房屋矢量图组进行空间重定位,以使所述多宫格中的所述房屋矢量图组符合设定空间布局规则,包括:
确定所述多宫格中的所述房屋矢量图组在第一时针序下的第一实际排序结果及在第二时针序下的第二实际排序结果;
从所述第一实际排序结果和所述第二实际排序结果中,选取与所述参考排序结果的相似度较高的实际排序结果;
以所选取的实际排序结果和所述参考排序结果的差异为指导信息,对所述多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换,以使所述多宫格中的所述房屋矢量图组符合所述参考排序结果。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述多宫格中的相应房屋矢量图进行位置变换之后,所述方法还包括:
在进行了位置变换的房屋矢量图包括第一房屋矢量图,且所述第一房屋矢量图的位置变换包括方位变换的情况下,对数据库中存储的,与所述第一房屋矢量图具有相同标识的房屋矢量图进行相应位置变换。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,每个矢量图对包括第二房屋矢量图和第三房屋矢量图;
所述针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略,包括:
获取所述第二房屋矢量图的第一边界向量方向组以及所述第三房屋矢量图的第二边界向量方向组的最长公共元素序列,并将所述最长公共元素序列作为当前的测试序列;
根据所述第二房屋矢量图的第一房屋结构数据以及所述第三房屋矢量图的第二房屋结构数据,判断将当前的测试序列对应的边界作为拼接边界时,所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的拼接结果是否满足设定合理性条件,以得到判断结果;
根据所述判断结果,确定所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的参考拼接策略。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,
所述根据所述判断结果,确定所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的参考拼接策略,包括:
在所述判断结果表征满足所述设定合理性条件的情况下,将指示以当前的测试序列对应的边界作为拼接边界的拼接策略作为所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的参考拼接策略;
所述方法还包括:
在所述判断结果表征不满足所述设定合理性条件的情况下,确定所述最长公共元素序列的子序列,并将当前的测试序列更新为所确定的子序列。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的拼接结果满足设定合理性条件是指以下至少一项:
所述拼接结果中拼接边界未覆盖设定物体,或者,所述拼接结果中设定物体被拼接边界覆盖的范围小于设定范围;
所述拼接结果中的重叠面积小于或等于设定面积;
所述拼接结果中配对的拼接边界的长度差值小于或等于设定差值;
所述拼接结果中所述第二房屋矢量图和所述第三房屋矢量图的中心点相对位置,以及目标相对方位相匹配;其中,所述目标相对方位为第一宫格区域对应的方位与第二宫格区域对应的方位的相对方位,所述第一宫格区域为所述多宫格中所述第二房屋矢量图所在的宫格区域,所述第二宫格区域为所述多宫格中所述第三房屋矢量图所在的宫格区域。
8.一种房屋矢量图拼接装置,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于从符合设定空间布局规则的房屋矢量图组中,确定多个矢量图对;其中,每个矢量图对包括所述房屋矢量图组中相邻的两个房屋矢量图;
第二确定模块,用于针对每个矢量图对,根据其包括的两个房屋矢量图的两个边界向量方向组的公共元素序列,确定其包括的两个房屋矢量图的参考拼接策略;其中,所述两个边界向量方向组的时针序相反;
第一获取模块,用于利用所有矢量图对所对应的参考拼接策略,得到整体拼接策略;
第二获取模块,用于利用所述整体拼接策略,得到所述房屋矢量图组的目标拼接矢量图。
9.一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序用于执行上述权利要求1至7中任一所述的房屋矢量图拼接方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
所述处理器,用于从所述存储器中读取所述可执行指令,并执行所述指令以实现上述权利要求1至7中任一所述的房屋矢量图拼接方法。
CN202010881718.1A 2020-08-27 2020-08-27 房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质 Active CN111986087B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010881718.1A CN111986087B (zh) 2020-08-27 2020-08-27 房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010881718.1A CN111986087B (zh) 2020-08-27 2020-08-27 房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111986087A true CN111986087A (zh) 2020-11-24
CN111986087B CN111986087B (zh) 2021-05-04

Family

ID=73440746

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010881718.1A Active CN111986087B (zh) 2020-08-27 2020-08-27 房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111986087B (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012078989A1 (en) * 2010-12-10 2012-06-14 Wayne State University Intelligent autonomous camera control for robotics with medical, military, and space applications
CN103177459A (zh) * 2011-12-21 2013-06-26 北京大学 一种拼接栅格化图像的方法及系统
CN104182966A (zh) * 2014-07-16 2014-12-03 江苏大学 一种规则碎纸自动拼接方法
US20160037201A1 (en) * 2014-08-04 2016-02-04 Lucid Commerce, Inc. Systems and methods for addressable targeting of advertising content
JP2019125333A (ja) * 2018-01-12 2019-07-25 富士通株式会社 間取り抽出プログラム、間取り抽出方法及び情報処理装置
CN110782364A (zh) * 2019-09-25 2020-02-11 中国电力科学研究院有限公司 一种继电保护整定计算cim的数据拼接方法
CN111260564A (zh) * 2018-11-30 2020-06-09 北京市商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法和装置及计算机存储介质
CN111523030A (zh) * 2020-04-22 2020-08-11 贝壳技术有限公司 报盘信息推荐方法、装置及计算机可读存储介质
CN111563291A (zh) * 2020-05-19 2020-08-21 贝壳技术有限公司 家装方案确定方法、装置及计算机可读存储介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012078989A1 (en) * 2010-12-10 2012-06-14 Wayne State University Intelligent autonomous camera control for robotics with medical, military, and space applications
CN103177459A (zh) * 2011-12-21 2013-06-26 北京大学 一种拼接栅格化图像的方法及系统
CN104182966A (zh) * 2014-07-16 2014-12-03 江苏大学 一种规则碎纸自动拼接方法
US20160037201A1 (en) * 2014-08-04 2016-02-04 Lucid Commerce, Inc. Systems and methods for addressable targeting of advertising content
JP2019125333A (ja) * 2018-01-12 2019-07-25 富士通株式会社 間取り抽出プログラム、間取り抽出方法及び情報処理装置
CN111260564A (zh) * 2018-11-30 2020-06-09 北京市商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法和装置及计算机存储介质
CN110782364A (zh) * 2019-09-25 2020-02-11 中国电力科学研究院有限公司 一种继电保护整定计算cim的数据拼接方法
CN111523030A (zh) * 2020-04-22 2020-08-11 贝壳技术有限公司 报盘信息推荐方法、装置及计算机可读存储介质
CN111563291A (zh) * 2020-05-19 2020-08-21 贝壳技术有限公司 家装方案确定方法、装置及计算机可读存储介质

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LEONARDO ISHIDA ABE 等: "High-speed point cloud matching algorithm for medical volume images using 3D Voronoi diagram", 《2014 7TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOMEDICAL ENGINEERING AND INFORMATICS》 *
LI, CHANG 等: "3D Auto-Reconstruction for Street Elevation Based on Line and Plane Feature", 《2010 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER AND AUTOMATION ENGINEERING (ICCAE 2010)》 *
刘亚文 等: "基于多源数据的拼接型房屋三维重建方法研究", 《武汉大学学报(信息科学版)》 *
周丰: "图像碎片自动拼接技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 *
程治国 等: "一种数字地图自动生成系统及其拼接技术", 《计算机应用研究》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111986087B (zh) 2021-05-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110307838B (zh) 机器人重定位方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
CN111008447B (zh) 一种基于图嵌入法的链路预测方法
CN109117854B (zh) 关键点匹配方法、装置、电子设备以及存储介质
CN111563291A (zh) 家装方案确定方法、装置及计算机可读存储介质
US20210182626A1 (en) Joint detection and description systems and methods
Erkut et al. On sensitivity analysis in the analytic hierarchy process
CN112966054A (zh) 基于企业图谱节点间关系的族群划分方法和计算机设备
CN111986087B (zh) 房屋矢量图拼接方法、装置及计算机可读存储介质
CN114781654A (zh) 联邦迁移学习方法、装置、计算机设备及介质
CN112733807A (zh) 一种人脸比对的图卷积神经网络训练方法及装置
CN111680346B (zh) 户型图补全方法和装置、计算机可读存储介质、电子设备
CN116522565B (zh) 一种基于bim的电力工程设计配电网规划方法及计算机设备
US9886652B2 (en) Computerized correspondence estimation using distinctively matched patches
CN116978450A (zh) 蛋白质数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN114882273B (zh) 应用于狭小空间的视觉识别方法、装置、设备和存储介质
US20240006017A1 (en) Protein Structure Prediction
WO2021037284A2 (zh) 一种螺旋桨翼型的设计方法及终端设备
TWI780563B (zh) 圖像定位模型獲取方法、終端和電腦可讀儲存介質
CN115339436A (zh) 一种修正车位角点的方法和相关装置
CN111931119A (zh) 一种组合模式的快速稳定圆最优拟合方法
CN113853632B (zh) 用于3d扫描之间全局配准的方法和系统
CN117830676B (zh) 基于无人机的输电线路施工风险识别方法及系统
CN116383326B (zh) 兴趣点数据的位置信息更新方法、装置和计算机设备
CN114596342B (zh) 基于卫星影像的并行匹配方法、存储介质及计算机设备
CN109189773A (zh) 一种数据修复方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant