CN112116706A - 一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法及数据库系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法及数据库系统，该方法包括：采集枪支及散件的属性信息、平面图像信息以及三维结构模型；将所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存在数据库中，形成枪支及散件数据库；当接收到包含检索数据的检索要求时，基于所述检索数据在所述枪支及散件数据库中进行匹配，并将匹配得到的结果进行反馈。本发明实现了枪支及其散件的三维重建；建立了枪支及其散件的数据库，其中将属性信息、平面图像信息、三维结构模型等各种信息都涵盖其中；在数据库检索功能上，丰富了检索的方法，有三种方法可供检索选择，提高检索功能的准确性和可靠性。

Description

一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法及数据库系统

技术领域

本发明涉及枪支数据管理领域，特别涉及一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法及数据库系统。

背景技术

枪支具有强大的威力，每年我国海关缴获大量非法走私入境的大杀伤力枪支及枪弹，违法分子为了逃避执法监管，往往使用各种手法将枪支拆散、化整为零或改装后走私入境，这些枪支及零部件不容易辨认，例如辨认某个零件是否枪支的零部件？如果是，又属于哪一个型号枪支的哪个部件？我国现在还没有一个完整的枪支及其散件的数据库，这将导致需要花费大量人力物力进行甄别查证，给走私案件侦破工作带来了极大困难。在如今这个快速发展的数字化时代，将现实世界的物体快速准确的转换至计算机中，实现信息化识别和处理已经成为了一种热门方法。所以，一个枪支及散件三维模型数据库的建立方法和数据库系统对非法枪支及散件的管理、快速准确查找具有重要的意义。

申请号为201810047270.6的发明专利，公开了一种枪支安全管控系统。包括枪支上设置的跟踪定位模块、枪支存护器具或枪支保管位置上设置的人体生物特征传感器、枪支保管位置所设的移离位确认模块、后台监管指挥中心、授权监管平台和监控设备。申请号为CN201911111508.8的发明专利，提出了一种基于ZigBee协议的枪支管控方法。基于ZigBee协议的枪支管控方法能够实现对枪支的使用信息进行查询、统计，提高军队枪支管理效率，减少人工管理所出现的失误。

以上专利都是针对枪支的安全管控而提出的，在枪支数据库这一块处于空白状态。本发明针对现有枪支数据库的空白，提供一种枪支及其散件三维数据库建立方法及数据库系统，并且建立起多种三维模型数据库检索功能，以实现枪支及其散件的快速准确检验鉴定。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提出了一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法及数据库系统。

具体的，本发明提出了以下具体的实施例：

本发明实施例还提出了一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法，该方法包括：

采集枪支及散件的属性信息、平面图像信息以及三维结构模型；

将所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存在数据库中，形成枪支及散件数据库；

当接收到包含检索数据的检索要求时，基于所述检索数据在所述枪支及散件数据库中进行匹配，并将匹配得到的结果进行反馈。

在一个具体的实施例中，

所述枪支的属性信息包括：序号、质量、尺寸、口径、名称、结构、生产国、产商、型号、生产年代、表面标识、材质信息；

所述散件的属性信息包括：序号、质量、尺寸、名称、结构、生产国、产商、型号、生产年代、表面标识、材质信息。

在一个具体的实施例中，所述散件包括标准件与非标准件；

所述标准件的三维结构模型是通过在预设三维模型库中选择相同类型的其他标准件进行参数修改得到的；或通过特征正向建模得到；或通过机械测量与正向建模结合的方法来进行建模得到；

所述非标准件的三维结构模型是先通过面结构光三维扫描仪获得点云数据，再经过图形工作站对所述点云数据进行图形处理重建得到三维结构数据，后将三维结构数据导入到三维建模软件经过建模处理得到；或通过手持式扫描仪进行扫描获得点云数据，然后采取Geomagic Design X软件对所述点云数据进行逆向建模以及特征处理得到形体数据，通过三维建模软件基于所述形体数据进行建模处理得到。

在一个具体的实施例中，所述平面图像信息是基于对所述三维结构模型进行投影，以降低维数来得到。

在一个具体的实施例中，所述平面图像信息是基于对所述三维结构模型进行投影，得到不少于6个视角的二维投影图；并对所述二维投影图先基于卷积神经网络对图像进行预处理，再使用尺度不变特征变换算法与ORB算法进行特征提取得到。

在一个具体的实施例中，还包括：

在获取到新增的所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型后，在所述枪支及散件数据库进行检索匹配；

若检索的结果为所述枪支及散件数据库中没有匹配的数据，则将获取到的所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存储到枪支及散件数据库中。

在一个具体的实施例中，还包括：

基于获取到所述属性信息、所述平面图像信息、所述三维结构模型对所述枪支及散件数据库进行数据更新；所述数据更新包括数据修改、数据补充以及数据删除。

在一个具体的实施例中，还包括：

基于所述枪支及散件数据库对枪支及散件的信息进行查询、统计、监督、分析。

在一个具体的实施例中，所述检索包括：属性信息检索、平面图像信息匹配筛选、三维模型特征匹配筛选。

本发明实施例还提出了一种枪支及散件三维模型数据库系统，包括：

采集模块，用于采集枪支及散件的属性信息、平面图像信息以及三维结构模型；

数据库模块，用于将所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存在数据库中，形成枪支及散件数据库；

检索模块，用于当接收到包含检索数据的检索要求时，基于所述检索数据在所述枪支及散件数据库中进行匹配，并将匹配得到的结果进行反馈。

以此，相较于现有技术，本发明的方案具有以下优点：

(1)实现了枪支及其散件的三维重建；(2)建立了枪支及其散件的数据库，其中将属性信息、平面图像信息、三维结构模型等各种信息都涵盖其中；(3)在数据库检索功能上，丰富了检索的方法，有三种方法可供检索选择，提高检索功能的准确性和可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。

图1为本发明实施例提出的一种枪支及散件数据库的建立方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提出的一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法中采集枪支及散件的属性信息、平面图像信息以及三维结构模型的框架示意图；

图3为本发明实施例提出的一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法中采集枪支及散件的属性信息、平面图像信息以及三维结构模型的基本组成框架示意图；

图4为本发明实施例提出的一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法中检索的框架示意图；

图5为本发明实施例提出的一种枪支及散件三维模型数据库的结构示意图。

具体实施方式

在下文中，将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。

在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。

实施例1

本发明实施例1公开了一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤101、采集枪支及散件的属性信息、平面图像信息以及三维结构模型；

步骤102、将所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存在数据库中，形成枪支及散件数据库；

步骤103、当接收到包含检索数据的检索要求时，基于所述检索数据在所述枪支及散件数据库中进行匹配，并将匹配得到的结果进行反馈。

在一个具体的实施例中，所述枪支的属性信息包括：序号、质量、尺寸、口径、名称、结构、生产国、产商、型号、生产年代、表面标识、材质信息；所述散件的属性信息包括：序号、质量、尺寸、名称、结构、生产国、产商、型号、生产年代、表面标识、材质信息。

具体的，数据库的建立方法主要就是进行多种数据的采集方法，如图2与图3所示，包括属性信息采集、三维结构扫描重建、三维结构点云特征信息采集、二维图像特征信息采集。其中属性信息采集负责采集枪支及散件的基础属性，绘制成文本信息。枪支信息数据的基础属性信息如下：对于枪支整枪，文本信息数据包括序号、质量、尺寸、口径、-、材质信息等信息，以及名称、结构、生产国、产商、型号、生产年代、表面标识等信息。对于散件，文本信息数据包括序号、质量、尺寸、、材质信息等信息，以及名称、结构、生产国、产商、型号、生产年代、表面标识等信息。此外，对于有些待检枪支，有些是已知的，有些是未知的，所以属性信息的采集是选择性的(能确定就填，不能确定就不填)。但是，以下几种属性信息是必须采集的：散件的质量和枪支的质量、长度、口径。

在一个具体的实施例中，所述散件包括标准件(如螺丝、弹簧、枪管等)与非标准件(如枪柄、枪管套筒等)；由此，在对三维结构扫描重建开始时候要先对将枪支的散件进行分类，标准零件和非标准零件。

所述标准件的三维结构模型是通过在预设三维模型库中选择相同类型的其他标准件进行参数修改得到的；或通过特征正向建模得到；或通过机械测量与正向建模结合的方法来进行建模得到；对于标准件，一部分如螺丝、螺母、螺栓等日常使用的小零件，这些零件在枪械拆解中占的总数较大，如果一个一个重新建模耗时长无意义，因此可以在Solidwork库中选取相同类型的标准件进行参数修改，生成所需要的零件。还有一部分标准件则是Solidwork库中没有的零件，这就需要通过简单特征正向建模来得到，如销钉等，对于这些能够一眼看出建模特征的零件，则可以采用机械测量与正向建模结合的方法来进行建模。

所述非标准件的三维结构模型是先通过面结构光三维扫描仪获得点云数据，再经过图形工作站对所述点云数据进行图形处理重建得到三维结构数据，后将三维结构数据导入到三维建模软件经过建模处理得到；或通过手持式扫描仪进行扫描获得点云数据，然后采取Geomagic Design X软件对所述点云数据进行逆向建模以及特征处理得到形体数据，通过三维建模软件基于所述形体数据进行建模处理得到。对于非标准件，局部复杂件，指的在某些局部领域存在复杂曲线的零件，如枪械的弹簧片。这些零件虽然能够看出建模特征，但是不易得到其局部曲线，因此可以使用面结构光三维扫描仪获得点云数据，经过图形工作站的图形处理重建得到三维结构数据后导入到Solidworks经过建模处理得到更精细的三维结构。还有整体复杂件，指的是整个零件多处有着复杂曲线曲面，无法看出建模特征的零件，如枪身等大型零件，对于这种无法测量难以进行特征处理的零件，则可以完全通过手持式扫描仪进行扫描获得点云数据STL文件，然后采取Geomagic Design X软件进行逆向建模以及特征处理可以得到形体数据，通过SolidWorks进行建模处理得到更精细的三维结构。

由此，针对标准零件，如螺丝、弹簧、枪管等，利用机械建模软件绘制三维结构模型；针对非标零件，如枪柄、枪管套筒等，利用三维扫描技术重建三维结构模型(包括不限于线激光扫描和面结构光扫描)。三维结构模型存储进数据库的时要统一文件存储类型，要对每个三维结构模型进行基础属性文本介绍，写明枪支名称、枪支类别、零件名称，零件类别、材质、尺寸等基础信息。

在进行枪支及其散件的三维重建时会得到它们的点云数据，点云数据是通过三维数据采集设备获得的，通过数据采集仪器测量物体表面的信息，并转换为三维坐标数据，就能得到对应的点云数据集合。在获得点云数据集合后，要对点云数据进行特征提取，点云特征提取的主要方法是在网格建模的基础上，通过网格模型的几何信息和拓扑信息来提取散件的特征点，有了物体表面的点云数据后就可以快速并准确地重建出三维结构模型。

进一步的，三维结构扫描重建对散件进行面结构光扫描或线激光扫描至少包括：面结构光三维扫描仪、手持三维扫描仪、图形工作站、专业三维建模软件。

面结构光三维扫描仪用于对零部件、枪弹进行数字化三维扫描，具有自动化、快速、高精度的优点，可以实现不同种类、不同结构的枪支零部件、枪弹的扫描，面结构光三维扫描仪由投影设备和相机组成。

手持三维扫描仪属于线激光扫描仪，小巧方便携带，可以使操作员从任意角度扫描物体并拼接成360°的三维模型，具有极佳的扫描精确度和采集速度。可以根据枪支及散件的种类大小来选择不同的扫描仪。

图形工作站具有强大的图形处理能力，安装有三维扫描仪配套的软件，根据从三维扫描仪获取的点云数据，经过图形处理重建得到三维结构数据。此时，得到的三维结构数据是比较粗糙的，而且可能有缺陷，将会被导入到专业三维建模软件，经过建模处理得到更精细的三维结构。同时，在专业三维建模软件中可以直接得出散件的尺寸、体积，枪弹的长度、口径、体积。专业三维建模软件例如Solidworks、三维MAX、UG、ProE等，其他一些如Geomagic Studio、Geomagic Design X软件同样可以配合使用。三维结构的数据输出格式为通用的三维文件格式，例如stp、igs、stl等。

同时，在进行枪支及其散件三维扫描时会得到它们的点云数据。通过三维扫描仪可以采集到物体的点云数据，然后转换为三维坐标数据，就能得到对应的点云数据集合。在获得点云数据集合后，要对点云数据进行特征提取，点云特征提取的主要方法是在网格建模的基础上，通过网格模型的几何信息和拓扑信息来提取散件的特征点，然后可以根据这些特征点生成特征线、特征面。三维点云数据的特征提取是数据库进行三维模型检索应用的基础。

在一个具体的实施例中，所述平面图像信息是基于对所述三维结构模型进行投影，以降低维数来得到。进一步的，所述平面图像信息是基于对所述三维结构模型进行投影，得到不少于6个视角的二维投影图；并对所述二维投影图先基于卷积神经网络对图像进行预处理，再使用尺度不变特征变换算法与ORB算法进行特征提取得到。

此外，在重建出三维结构模型后需要使用投影技术来降低维数得到二维平面图形，投影是指把三维坐标转变为二维坐标的过程，这里使用的投影是透视投影，它的特点是所有投影线都从空间一点即视点或投影中心投射，距离视点近的物体比较大，而距离远的物体相对比较小。对三维结构模型使用透视投影时，要在不少于6个视角下的地方得到二维投影图。得到这些二维投影图后基于卷积神经网络对图像进行处理，然后使用尺度不变特征变换(SIFT)算法、ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法等进行特征提取。即可以得到每个模型多个角度的二维图像特征点。

进一步的，还包括：在获取到新增的所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型后，在所述枪支及散件数据库进行检索匹配；

若检索的结果为所述枪支及散件数据库中没有匹配的数据，则将获取到的所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存储到枪支及散件数据库中。

在一个具体的实施例中，基于获取到所述属性信息、所述平面图像信息、所述三维结构模型对所述枪支及散件数据库进行数据更新；所述数据更新包括数据修改、数据补充以及数据删除；此外，基于所述枪支及散件数据库对枪支及散件的信息进行查询、统计、监督、分析。

具体的，数据库中对于枪支及散件的信息管理也很重要，具体的包括如下管理过程：

(1)对于新增的枪支及散件，在枪支信息采集方法中输入其基础属性信息、平面图像信息以及三维结构扫描重建获取的三维结构信息，通过信息检索功能进行比对，查看数据库中的散件是否与上述采集信息匹配；如果没有发现匹配数据，在数据库新建该数据。

(2)根据现状的发展步伐，逐步对数据库的枪支及散件数据进行更新，包括数据修改、补充、删除等。

(3)数据库内可以对枪支及散件的信息进行查询、统计、监督、分析等，例如种类统计、结构统计、来源地统计等。

在一个具体的实施例中，如图4所示，所述检索包括：属性信息检索、平面图像信息匹配筛选、三维模型特征匹配筛选。

以下，对枪支散件在数据库的快速检索匹配方法进行详述：

对于待检索的枪支散件，在枪支信息采集上进行属性信息采集、平面图像信息采集，并利用三维结构扫描重建模块获取三维结构信息，得到零部件的质量M、最大长度L、体积V、二维图像特征集合P、三维结构点云特征信息T，对数据库里面的散件数据进行检索和比对。二维图像特征集合P指的是有多张不同角度、方向的图像所提取出来的特征集合，P＝{p₁,p₂,p₃...,p_k}，k为图像的张数。特征提取的算法包括尺度不变特征转换(SIFT)、局部特征(SURF)、k-means聚类算法等。三维结构点云信息是通过三维数据扫描仪得到的，通过扫描散件转换为三维坐标数据，就能得到其对应的点云数据集合。点云特征里面有散件表面关键的几何和拓扑信息，可以精确描述一个物体。特征提取就是指从目标点云数据中提取出那些能够表示物体几何特性或纹理特征的点，然后根据这些特征点逆向生成物体的过程。进行特征提取的主要目标就是这些形状特征点，这些特征点可以帮助我们在检索时快速与数据库中的数据进行匹配。

接下来说明几种方法，首先就是关键词基础信息文本检索，当知道某检验鉴定的枪支散件的一些基础信息时(如标识、种类、生产国、产商、型号、生产年代等信息)，输入这些文本来与数据库中的信息进行比对直接相似度，当检索到一样的文本信息时则返回相似度最高的n个散件信息。如果知道零部件的质量M₁、最大长度L₁、体积V₁等数值信息，则可以寻找满足|M₁/M-1|<γ_M,|L₁/L-1|<γ_L,|V₁/V-1|<γ_V条件的所有散件集合{B}，γ为误差控制系数，主要是考虑零部件的加工、测量、磨损等各种因素引起的误差，所以返回匹配分数最高的n个零部件信息。如果输入的是二维图像或者三维模型，数据库就会进行特征提取，将提取得到的二维图像特征信息或者三维结构点云特征信息，与数据库中的二维图像特征集合P或是三维结构点云特征信息T开展特征匹配，根据匹配分数高低将零部件排序，返回匹配分数最高的n个零部件信息。现有的特征匹配方法包括机器学习、深度学习、形态学处理等多种结合。最后由检验人员对返回来的n个零部件进行人工鉴定，包括基础属性、二维图像、三维形状特征等，判断是否匹配成功。

实施例2

本发明实施例2还公开了一种枪支及散件三维模型数据库系统，如图5所示，包括：

采集模块201，用于采集枪支及散件的属性信息、平面图像信息以及三维结构模型；

数据库模块202，用于将所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存在数据库中，形成枪支及散件数据库；

检索模块203，用于当接收到包含检索数据的检索要求时，基于所述检索数据在所述枪支及散件数据库中进行匹配，并将匹配得到的结果进行反馈。

所述枪支的属性信息包括：序号、质量、尺寸、口径、名称、结构、生产国、产商、型号、生产年代、表面标识、材质信息；

所述散件的属性信息包括：序号、质量、尺寸、名称、结构、生产国、产商、型号、生产年代、表面标识、材质信息。

枪支及散件数据库主要由数据库服务器和数据库系统管理软件组成。数据库服务器具有强大的存储能力、快速存取数据速度，根据应用需求、布置条件，可以为本地物理服务器，也可以为云服务器。服务器上装有数据库管理软件，例如Oracle，SQL Server，MySQL等。

在一个具体的实施例中，所述散件包括标准件与非标准件；

所述标准件的三维结构模型是通过在预设三维模型库中选择相同类型的其他标准件进行参数修改得到的；或通过特征正向建模得到；或通过机械测量与正向建模结合的方法来进行建模得到；

所述非标准件的三维结构模型是先通过面结构光三维扫描仪获得点云数据，再经过图形工作站对所述点云数据进行图形处理重建得到三维结构数据，后将三维结构数据导入到三维建模软件经过建模处理得到；或通过手持式扫描仪进行扫描获得点云数据，然后采取Geomagic Design X软件对所述点云数据进行逆向建模以及特征处理得到形体数据，通过三维建模软件基于所述形体数据进行建模处理得到。

在一个具体的实施例中，所述平面图像信息是基于对所述三维结构模型进行投影，以降低维数来得到。

在一个具体的实施例中，所述平面图像信息是基于对所述三维结构模型进行投影，得到不少于6个视角的二维投影图；并对所述二维投影图先基于卷积神经网络对图像进行预处理，再使用尺度不变特征变换算法与ORB算法进行特征提取得到。

在一个具体的实施例中，还包括：

新增模块，用于在获取到新增的所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型后，在所述枪支及散件数据库进行检索匹配；

若检索的结果为所述枪支及散件数据库中没有匹配的数据，则将获取到的所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存储到枪支及散件数据库中。

在一个具体的实施例中，该系统还包括：

更新模块，用于基于获取到所述属性信息、所述平面图像信息、所述三维结构模型对所述枪支及散件数据库进行数据更新；所述数据更新包括数据修改、数据补充以及数据删除。

基于所述枪支及散件数据库对枪支及散件的信息进行查询、统计、监督、分析。

在一个具体的实施例中，所述检索包括：属性信息检索、平面图像信息匹配筛选、三维模型特征匹配筛选。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种枪支及散件三维模型数据库的建立方法，其特征在于，该方法包括：

采集枪支及散件的属性信息、平面图像信息以及三维结构模型；

将所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存在数据库中，形成枪支及散件数据库；

当接收到包含检索数据的检索要求时，基于所述检索数据在所述枪支及散件数据库中进行匹配，并将匹配得到的结果进行反馈。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述枪支的属性信息包括：序号、质量、尺寸、口径、名称、结构、生产国、产商、型号、生产年代、表面标识、材质信息；

所述散件的属性信息包括：序号、质量、尺寸、名称、结构、生产国、产商、型号、生产年代、表面标识、材质信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述散件包括标准件与非标准件；

所述标准件的三维结构模型是通过在预设三维模型库中选择相同类型的其他标准件进行参数修改得到的；或通过特征正向建模得到；或通过机械测量与正向建模结合的方法来进行建模得到；

所述非标准件的三维结构模型是先通过面结构光三维扫描仪获得点云数据，再经过图形工作站对所述点云数据进行图形处理重建得到三维结构数据，后将三维结构数据导入到三维建模软件经过建模处理得到；或通过手持式扫描仪进行扫描获得点云数据，然后采取Geomagic Design X软件对所述点云数据进行逆向建模以及特征处理得到形体数据，通过三维建模软件基于所述形体数据进行建模处理得到。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平面图像信息是基于对所述三维结构模型进行投影，以降低维数来得到。

5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述平面图像信息是基于对所述三维结构模型进行投影，得到不少于6个视角的二维投影图；并对所述二维投影图先基于卷积神经网络对图像进行预处理，再使用尺度不变特征变换算法与ORB算法进行特征提取得到。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在获取到新增的所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型后，在所述枪支及散件数据库进行检索匹配；

若检索的结果为所述枪支及散件数据库中没有匹配的数据，则将获取到的所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存储到枪支及散件数据库中。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于获取到所述属性信息、所述平面图像信息、所述三维结构模型对所述枪支及散件数据库进行数据更新；所述数据更新包括数据修改、数据补充以及数据删除。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述枪支及散件数据库对枪支及散件的信息进行查询、统计、监督、分析。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检索包括：属性信息检索、平面图像信息匹配筛选、三维模型特征匹配筛选。

10.一种枪支及散件三维模型数据库系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集枪支及散件的属性信息、平面图像信息以及三维结构模型；

数据库模块，用于将所述属性信息、所述平面图像信息以及所述三维结构模型存在数据库中，形成枪支及散件数据库；

检索模块，用于当接收到包含检索数据的检索要求时，基于所述检索数据在所述枪支及散件数据库中进行匹配，并将匹配得到的结果进行反馈。

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