CN112446959A - 一种倾斜摄影模型优化方法 - Google Patents

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Abstract

一种倾斜摄影模型优化方法，该优化方法包括：获取倾斜摄影的原模型，所述原模型为倾斜摄影数据生成的三维数据；设定倾斜摄影模型的用于展示的层级结构的数量为n；对所述原模型进行总共n次的逐次实体切割处理；所述实体切割处理的对象为所述原模型或当前层级结构中的层级区块，每进行一次所述实体切割处理后得到下一个层级结构；对不同的层级结构逐层进行轻量化处理，得到多个轻量化层级结构；其中，从第二层级结构起，每个层级结构的轻量化率高于上一个层级结构的轻量化率。本申请提供的技术方案，其能够使得在不同观测需求下，终端设备索要加载数据量不同，从而提高不同观测需求的加载速度，提高模型在终端界面上的展示体验。

Description

一种倾斜摄影模型优化方法
技术领域
本发明具体涉及一种倾斜摄影模型优化方法，属于倾斜摄影建模技术领域。
背景技术
倾斜摄影(Oblique photography)技术是国际摄影测量领域近十几年发展起来的一项高新技术，该技术通过从一个垂直、四个倾斜、五个不同的视角同步采集影像，获取到丰富的建筑物顶面及侧视的高分辨率纹理。它不仅能够真实地反映地物情况，高精度地获取物方纹理信息，还可通过先进的定位、融合、建模等技术，生成真实的三维城市模型。该技术在欧美等发达国家已经广泛应用于应急指挥、国土安全、城市管理、房产税收等行业。[来源百度百科]
倾斜摄影数据会比手工模型的数据大很多倍，随着数据越大会导致网络客户端访问三维数据的效率下降，因此在PC端，Web端还是移动端进行倾斜摄影数据的浏览应用，都需要对倾斜摄影数据进行优化处理，以达到更好的模型加载及展示效果。
因此，如何提供一种倾斜摄影模型优化方法，其能够使得在不同观测需求下，终端设备索要加载数据量不同，从而提高不同观测需求的加载速度，提高模型在终端界面上的展示体验，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明的目的在于能够使得在不同观测需求下，终端设备索要加载数据量不同，从而提高不同观测需求的加载速度，提高模型在终端界面上的展示体验。本发明提供一种倾斜摄影模型优化方法，该优化方法包括：获取倾斜摄影的原模型，所述原模型为倾斜摄影数据生成的三维数据倾斜摄影数据生成的三维数据；设定倾斜摄影模型的用于展示的层级结构的数量为n；对所述原模型进行总共n次的逐次实体切割处理；所述实体切割处理的对象为所述原模型或当前层级结构中的层级区块，每进行一次所述实体切割处理后得到下一个层级结构；对不同的层级结构逐层进行轻量化处理，得到多个轻量化层级结构；其中，所述原模型进行第一次实体切割处理后得到第一层级结构；从第二层级结构起，每个层级结构的轻量化率高于上一个层级结构的轻量化率。
根据本发明的第一个实施方案，提供一种倾斜摄影模型优化方法：
一种倾斜摄影模型优化方法，该优化方法包括：获取倾斜摄影的原模型，所述原模型为倾斜摄影数据生成的三维数据倾斜摄影数据生成的三维数据；设定倾斜摄影模型的用于展示的层级结构的数量为n；对所述原模型进行总共n次的逐次实体切割处理；所述实体切割处理的对象为所述原模型或当前层级结构中的层级区块，每进行一次所述实体切割处理后得到下一个层级结构；对不同的层级结构逐层进行轻量化处理，得到多个轻量化层级结构；其中，所述原模型进行第一次实体切割处理后得到第一层级结构；从第二层级结构起，每个层级结构的轻量化率高于上一个层级结构的轻量化率。
进一步地，作为本发明一种更为优选地实施方案，所述步骤“对所述原模型进行总共n次的逐次实体切割处理；所述实体切割处理的对象为当前层级结构中的组合区块，每进行一次所述实体切割处理后得到下一个层级结构”包括以下步骤：
对所述原模型进行第一次实体切割处理，得到第一层级结构，所述第一层级结构由多个第一层级区块构成；
对所述第一层级区块进行第二次实体切割处理，得到第二层级结构，所述第二层级结构由多个第二层级区块构成；
对所有所述第二层级区块进行第三次实体切割处理，得到第三层级结构，所述第三层级结构由多个第三层级区块构成；
……
对所述第(n-1)层级区块进行第n次实体切割处理，得到第n层级结构，所述第n层级结构由多个第n层级区块构成。
进一步地，作为本发明一种更为优选地实施方案，所述“对不同的层级结构逐层进行轻量化处理，得到多个轻量化层级结构”具体为：识别层级结构，以及当前层级结构中的所有层级区块；对网格对象数量超过特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，得到预轻量层级区块；对网格对象数量数低于特定阈值的所述层级区块和所述预轻量层级区块都合并成层级区块后，进行标准轻量化处理，得到轻量化层级结构。
进一步地，作为本发明一种更为优选地实施方案，所述“对网格对象数量超过特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，得到预轻量层级区块”具体包括以下步骤：获取所有所述层级区块的网格对象数量；设定所述层级区块的最大网格对象数量的特定阈值；将所述网格对象数量大于特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，直至所述层级区块的网格对象数量小于特定阈值，进而得到预轻量层级区块。
进一步地，作为本发明一种更为优选地实施方案，所述预轻量化处理包括：识别所述层级区块中的单体结构建筑模型；识别所述单体结构建筑模型的表面中处于同一平面的网格对象；将沿所述单体结构建筑模型的表面将处于同一平面的网格对象进行合并处理，得到新网格对象；将所述新网格对象按坐标组合得到预轻量层级区块。
进一步地，作为本发明一种更为优选地实施方案，所述实体切割处理的切割方式为行列均等切割，具体包括以下步骤：设置切割行数为A，设置切割列数为B；将所述层级结构切割为A×B个形状尺寸相等的层级区块。
进一步地，作为本发明一种更为优选地实施方案，所述实体切割处理的切割方式为行列定距切割，具体包括以下步骤：
进行第一次实体切割处理，设置所述第二层级结构的层级区块的长宽尺寸为L2×W2，以L2为相邻每列切割的间距，以W2为相邻每行切割的间距，得到第二层级结构；
进行第二次实体切割处理，设置所述第三层级结构的层级区块的长宽尺寸为L3×W3；以L3为相邻每列切割的间距，以W3为相邻每行切割的间距，得到第三层级结构；
……
进行第(n-1)次实体切割处理，设置所述第n层级结构的层级区块的长宽尺寸为Ln×Wn；以Ln为相邻每列切割的间距，以Wn为相邻每行切割的间距，得到第n层级结构。
进一步地，作为本发明一种更为优选地实施方案，该优化方法还包括：
获取倾斜摄影的源贴图数据，所述源贴图数据用于设置在所述原模型的地图模型实体的表面；
结合所述实体切割处理，对所述源贴图数据进行图片切割处理，得到与所有所述层级区块相对应的图形区块。
进一步地，作为本发明一种更为优选地实施方案，该优化方法还包括：
将每个所述轻量化层级结构的数据压缩打包得到新三维模型文件，所述新三维模型文件用于在终端进行展示。
进一步地，作为本发明一种更为优选地实施方案，所述“将每个所述轻量化层级结构的数据压缩打包得到新三维模型文件”具体包括以下步骤；计算每个层级结构中的所有层级区块的坐标数据；将每个层级结构中层级区块的模型数据、所述坐标数据及所述图形区块进行打包存储，得到该层级结构的新三维模型文件。
需要补充说明的是，本发明提供基于一种终端设备展示的倾斜摄影数据处理方法，其包含以下步骤：
1、读取倾斜摄影数据，将每个模型进行模型顶点矩阵计算，计算出每个模型范围大小及中心点，生成原模型数据(上述的原模型)；
2、模型切割通过读取原模型数据，计算出倾斜摄影模型每个切割块每个层级对应的模型文件(层级结构)，并按照第一层级的块生成对应的切割数据，根据切割数据对原模型进行切割处理，生成不同层级的切割模型文件(层级区块)。模型切割方式有两种方式，这两种切割方法如下：
1)切割方式一：按行列切割(行列均等切割)。如图2所示以行设置为3，列设置为3的切割规则来绘制的第一层切割示意图
步骤一：模型Y轴朝上，记录整个倾斜摄影模型(层级结构)的网格，按照模型网格绘制模型box，将模型box左上角的点作为模型原点；
步骤二：第一层级(第一层级结构)切割时，拿取原始倾斜摄影的原始数据(原模型)进行切割，其切割方法是根据设置的行参数和列参数，以及模型box的长、宽、高计算切割后每一块各顶点的坐标位置，绘制块Box；根据块Box，计算块的中心点，并计算块包含的模型，并记录保存块Mesh及对应贴图；
步骤三：第二层级切割时，拿取第一层级的每个块(层级区块)进行再次切割，其切割方法是根据设置的行参数和列参数，以及对应块box的长、宽、高计算切割后每一块各顶点的坐标位置，绘制块Box；根据块Box，计算块的中心点，并计算块包含的模型，并记录保存块Mesh及对应贴图；
步骤四：第三层级切割时，拿取第二层级的每个块(层级区块)进行再次切割，其切割方法是同第二层级；更多层级的切割以此类推。
2)切割方式二：按距离切割(行列定距切割)。如图3所示以最长边设置为3的切割规则来绘制的第一层切割示意图
步骤一：模型Y轴朝上，记录整个倾斜摄影模型(层级结构)的网格，按照模型网格绘制模型box，将模型box左上角的点作为模型原点；
步骤二：第一层级(第一层级结构)切割时，拿取原始倾斜摄影的原始数据(原模型)进行切割，其切割方法是根据设置的距离切割参数，通过模型box找出长边按照切割参数进行等分切割，使切割的块边长相等，最后一列切割的块可以为边长不等的块。计算切割后每一块各顶点的坐标位置，绘制块Box；根据块Box，计算块的中心点，并计算块包含的模型，并记录保存块Mesh及对应贴图；
步骤三：第二级层级切割时，拿取第一层级的每个块(层级区块)进行第二次切割，其切割方法是根据设置的距离切割参数，通过对应块box找出长边按照切割参数进行等分切割，使切割的块边长相等，最后一列切割的块可以为边长不等的块。计算切割后每一块各顶点的坐标位置，绘制块Box；根据块Box，计算块的中心点，并计算块包含的模型，并记录保存块Mesh及对应贴图；
步骤四：第三层级切割时，拿取第二层级的每个块(层级区块)进行再次切割，其切割方法是同第二层级。更多层级的切割以此类推。
需要说明的是，原先采用按行列切割，经过优化最终采用按距离切割。按距离切割相比按行列切割，生成的大部分模型文件其模型范围大小是一样的，这样不管是哪种模型文件，其模型范围如何变化，按照距离切割，生成的模型文件标准是一致的，能给下一步模型轻量化步骤提供统一标准的切割后文件，加快轻量化处理能力；对于模型加载展示只需要一套通用的模型加载机制即可。
需要说明的是，模型轻量化是将所有切割模型文件进行拓扑自动化处理；对各层级模型文件设置不同轻量化比率，其压缩比率提供外部参数进行动态设置。例如可以设置第一层级按10％轻量化，第二层级按25％轻量化，第三层级按55％轻量化.
需要说明的是，贴图轻量化处理为将贴图全部设置成512*512。
需要说明的是，模型压缩是将轻量化模型文件进行数据优化、贴图压缩，并经信息提取处理成Amrt格式(Auto Mobile Reality Techenology)，用于加载展示。
附图说明
图1为本发明实施例中倾斜摄影模型优化方法的流程图；
图2为本发明实施例中模型层级切割处理的切割方式为行列均等切割的示意图；
图3为本发明实施例中模型层级切割处理的切割方式为行列定距切割的示意图；
图4为本发明实施例中倾斜摄影模型优化方法的切割处理流程图；
图5为本发明实施例中倾斜摄影模型优化方法预先轻量化处理流程图；
图6为本发明实施例中标准轻量化和预先轻量化处理流程图；
图7为本发明实施例中网格对象拆分示意图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通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，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件上，它可以直接在另一个元件上或者间接设置在另一个元件上；当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至另一个元件上。
需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“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申请和简化描述，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申请的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”、“若干个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
须知，本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本申请可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本申请所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本申请所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
根据本发明的实施方案，提供一种倾斜摄影模型优化方法：
一种倾斜摄影模型优化方法，该优化方法包括：获取倾斜摄影的原模型，所述原模型为倾斜摄影数据生成的三维数据倾斜摄影数据生成的三维数据；设定倾斜摄影模型的用于展示的层级结构的数量为n；对所述原模型进行总共n次的逐次实体切割处理；所述实体切割处理的对象为所述原模型或当前层级结构中的层级区块，每进行一次所述实体切割处理后得到下一个层级结构；对不同的层级结构逐层进行轻量化处理，得到多个轻量化层级结构；其中，所述原模型进行第一次实体切割处理后得到第一层级结构；从第二层级结构起，每个层级结构的轻量化率高于上一个层级结构的轻量化率。
在本申请中，提供一种倾斜摄影模型优化方法。在该方法中，对获取到的倾斜摄影的原模型，进行进一步的处理。首先设定倾斜摄影模型需要展示的层级结构的数量，不同的层级结构适用于不同的页面展示内容的需求；对层级结构进行轻量化处理得到轻量化层级结构；不同轻量化层级结构的轻量化率不同，下一层级结构的轻量化率高于上一个层级结构的轻量化率；即下一层级结构相较于上一层级结构包含更多的原模型的数据内容，以方便对局部数据的展示或方便局部模型细节的展示。通过结合不同展示倾斜摄影模型的需求，将原模型制作成不同的层级结构；不同层级结构展示的原模型的精细程度不同，数据量不同，适用于不同的观测需求，本申请提供的技术方案，其能够使得在不同观测需求下，终端设备索要加载数据量不同，从而提高不同观测需求的加载速度，提高模型在终端界面上的展示体验。
需要说明的是，如若计算机终端加载的模型数据的清晰度大大超过显示器的分辨率，则表示大量的数据属于无效数据，多加载的数据并不能起到提高显示效果的同时，还加大了终端数据处理量，进而影响模型展示的体验，影响观看者浏览倾斜摄影模型数据的体验。
需要说明的是，轻量化率越高则保留的数据越多；即若轻量化率为10％，则只保留原模型中10％的数据量；轻量化率为30％则保留了原模型中30％的数据量。
需要说明的是，不同层级结构代表需要展示的不同层次。如针对一个三维的地图模型数据，需要在显示界面展示其全局模型外貌，或局部模型的细节；而局部模型又可以有多个层次；如原模型记载了整个城市的倾斜摄影三维数据，而第一层级结构用于展示整体模型，受限于显示界面的大小，第一层级结构只需要展示原模型中最少的数据信息，如原模型10％的数据量；而第二层级结构用于展示“区县”的倾斜摄影三维数据，相较于第一层级结构需要展示较多的数据信息，如原模型25％的数据量；接着第三层级结构用于展示“社区街道”的倾斜摄影三维数据，相较于第二层级结构又需要展示更多的数据信息，如原模型40％的数据量；由上述可知，从第一层级结构开始到第n层级结构，所有层级结构均记载了整个“城市”的模型，但不同层级结构的所包含的相较于原模型的数据量的大小不同；依次来满足不同观测程度对加载数据的要求。
需要说明的是，上述提及的原模型为倾斜摄影数据生成的三维数据，对于运行了执行本申请技术方案计算机程序的计算系统来说属于外部数据。
具体地进行阐述，在本发明实施例中，所述步骤“对所述原模型进行总共n次的逐次实体切割处理；所述实体切割处理的对象为当前层级结构中的组合区块，每进行一次所述实体切割处理后得到下一个层级结构”包括以下步骤：
对所述原模型进行第一次实体切割处理，得到第一层级结构，所述第一层级结构由多个第一层级区块构成；
对所述第一层级区块进行第二次实体切割处理，得到第二层级结构，所述第二层级结构由多个第二层级区块构成；
对所有所述第二层级区块进行第三次实体切割处理，得到第三层级结构，所述第三层级结构由多个第三层级区块构成；
……
对所述第(n-1)层级区块进行第n次实体切割处理，得到第n层级结构，所述第n层级结构由多个第n层级区块构成。
在本申请中，原模型为第一层级结构；第一层级结构切割处理后得到第二层级结构；第二层级结构切割处理后得到第三层级结构，以此类推，最终得到第n层级结构。第一层级结构经过轻量化处理后得到第一轻量化层级结构；第二层级结构经过轻量化处理后得到第二轻量化层级结构；……；第n层级结构经过轻量化处理后得到第n轻量化层级结构。
需要说明的是，每一个层级结构的所包含的模型的大小相同；但经过轻量化处理后，每个层级结构的轻量化率不同，因此每个轻量化层级结构不同。
需要说明的是，每个轻量化层级结构不同包括：切割后层级区块的大小不同和整体的轻量化率不同。以使得不同层级结构(轻量化层级结构)满足不同的展示要求。
需要说明的是，针对不同大小的地图尺寸，只需要限定固定的各个层级结构的层级区块的尺寸，即可将任一面积大小的倾斜摄影地图三维模型优化为固定层级结构数量的文件结构，以方便对模型进行轻量化。在本方案中，各个层级结构的层级区块的数据大小基本相同，对轻量化的运算压力不大。避免了针对不同大小倾斜摄影地图需要重新设定优化参数的麻烦，提高了倾斜摄影轻量化方案的适用范围。
具体地进行阐述，在本发明实施例中，所述“对不同的层级结构逐层进行轻量化处理，得到多个轻量化层级结构”具体为：识别层级结构，以及当前层级结构中的所有层级区块；对网格对象数量超过特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，得到预轻量层级区块；对网格对象数量数低于特定阈值的所述层级区块和所述预轻量层级区块都合并成层级区块后，进行标准轻量化处理，得到轻量化层级结构。
在本申请中，在切割后得到某一层级结构中，不同的层级区块包含的三维地图的区域不同，以使得不同层级区块中包含的数据量不同；体现在部分层级区块的数据量过大，即网格对象数量过多，进而将导致计算系统对该层级区块进行轻量化处理时，耗时过多或系统卡死，进而导致倾斜摄影图像的存储或展示问题的发生。本申请中，预先对网格对象数量超过特定阈值的层级区块进行预先轻量化处理，先将数据量过大的层级区块进行轻量化，将数据量降低至与其他层级区块的数据量相同，再将所有的层级区块合并成层级结构后，进行标准轻量化处理，得到轻量化层级结构。
在实际应用过程中，1.由于倾斜摄影数据会有网格分布极不均衡的情况，若有的部分为小区，这块的网格对象会相当多，若有的部分为一片草地，这块的网格对象会比较少。不管哪种切割方法，都会出现切出来的文件大小出现较大差异，而对于网格对象数大的模型，在模型轻量化时会出现耗时特别长，或者因为机器限制无法处理。为了解决该问题，在切割时会对切割后的文件进行网格对象检测，根据网格对象阈值判断切割后文件是否需要进行优化。
需要说明的是，上述的“特定阈值”可根据不同的计算机系统的的计算性能进行设置；但在本方案中，表示的是，会对层级区块的网格对象的数量进行识别判断，对于数据量过大的层级区块进行预先轻量化处理。
需要说明的是，上述预先轻量化具体为：将超过网格对象阈值的文件进行网格对象拆分，拆分完后的模型全部进行模型轻量化，轻量化完后再将所有已轻量化的拆分文件合并成一个文件，并对该合并文件进行整体模型轻量化。
具体地进行阐述，在本发明实施例中，所述“对网格对象数量超过特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，得到预轻量层级区块”具体包括以下步骤：获取所有所述层级区块的网格对象数量；设定所述层级区块的最大网格对象数量的特定阈值；将所述网格对象数量大于特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，直至所述层级区块的网格对象数量小于特定阈值，进而得到预轻量层级区块。
需要说明的是，如图6和图7所示，预先轻量化处理方法具体实现步骤：
1)切割模型文件(层级区块)的Mesh对象(网格对象)数如果超过网格对象阈值，程序会自动将对象集合进行拆分处理，根据设定的拆分对象数，划分成多个对象数的拆分模型文件；
2)对所有的拆分模型文件进行模型轻量化处理，得到轻量化后的拆分模型文件；
3)读取所有轻量化后的拆分模型文件，并将这些模型数据存储在一个对象集合中，生成合并模型文件(层级区块)；
4)再对合并模型(层级区块)文件进行模型轻量化处理，得到最终的轻量化模型文件(轻量化层级结构)；
具体地进行阐述，在本发明实施例中，所述预轻量化处理包括：识别所述层级区块中的单体结构建筑模型；识别所述单体结构建筑模型的表面中处于同一平面的网格对象；将沿所述单体结构建筑模型的表面将处于同一平面的网格对象进行合并处理，得到新网格对象；将所述新网格对象按坐标组合得到预轻量层级区块。
具体地进行阐述，在本发明实施例中，所述实体切割处理的切割方式为行列均等切割，具体包括以下步骤：设置切割行数为A，设置切割列数为B；将所述层级结构切割为A×B个形状尺寸相等的层级区块。
具体地进行阐述，在本发明实施例中，所述实体切割处理的切割方式为行列定距切割，具体包括以下步骤：
进行第一次实体切割处理，设置所述第二层级结构的层级区块的长宽尺寸为L2×W2，以L2为相邻每列切割的间距，以W2为相邻每行切割的间距，得到第二层级结构；
进行第二次实体切割处理，设置所述第三层级结构的层级区块的长宽尺寸为L3×W3；以L3为相邻每列切割的间距，以W3为相邻每行切割的间距，得到第三层级结构；
……
进行第(n-1)次实体切割处理，设置所述第n层级结构的层级区块的长宽尺寸为Ln×Wn；以Ln为相邻每列切割的间距，以Wn为相邻每行切割的间距，得到第n层级结构。
具体地进行阐述，在本发明实施例中，该优化方法还包括：
获取倾斜摄影的源贴图数据，所述源贴图数据用于设置在所述原模型的地图模型实体的表面；
结合所述实体切割处理，对所述源贴图数据进行图片切割处理，得到与所有所述层级区块相对应的图形区块。
具体地进行阐述，在本发明实施例中，该优化方法还包括：
将每个所述轻量化层级结构的数据压缩打包得到新三维模型文件，所述新三维模型文件用于在终端进行展示。
具体地进行阐述，在本发明实施例中，所述“将每个所述轻量化层级结构的数据压缩打包得到新三维模型文件”具体包括以下步骤；计算每个层级结构中的所有层级区块的坐标数据；将每个层级结构中层级区块的模型数据、所述坐标数据及所述图形区块进行打包存储，得到该层级结构的新三维模型文件。
实施例1
一种倾斜摄影模型优化方法，该优化方法包括：获取倾斜摄影的原模型，所述原模型为倾斜摄影数据生成的三维数据；设定倾斜摄影模型的用于展示的层级结构的数量为4；对所述原模型进行总共4次的逐次实体切割处理；所述实体切割处理的对象为所述原模型或当前层级结构中的层级区块，每进行一次所述实体切割处理后得到下一个层级结构；对不同的层级结构逐层进行轻量化处理，得到多个轻量化层级结构；其中，所述原模型进行第一次实体切割处理后得到第一层级结构；从第二层级结构起，每个层级结构的轻量化率高于上一个层级结构的轻量化率。
实施例2
重复实施例1，只是所述步骤“对所述原模型进行总共4次的逐次实体切割处理；所述实体切割处理的对象为当前层级结构中的组合区块，每进行一次所述实体切割处理后得到下一个层级结构”包括以下步骤：
对所述原模型进行第一次实体切割处理，得到第一层级结构，所述第一层级结构由多个第一层级区块构成；
对所述第一层级区块进行第二次实体切割处理，得到第二层级结构，所述第二层级结构由多个第二层级区块构成；
对所有所述第二层级区块进行第三次实体切割处理，得到第三层级结构，所述第三层级结构由多个第三层级区块构成；
……
对所述第3层级区块进行第4次实体切割处理，得到第4层级结构，所述第4层级结构由多个第4层级区块构成。
实施例3
重复实施例2，只是所述“对不同的层级结构逐层进行轻量化处理，得到多个轻量化层级结构”具体为：识别层级结构，以及当前层级结构中的所有层级区块；对网格对象数量超过特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，得到预轻量层级区块；对网格对象数量数低于特定阈值的所述层级区块和所述预轻量层级区块都合并成层级区块后，进行标准轻量化处理，得到轻量化层级结构。
实施例4
重复实施例3，只是所述“对网格对象数量超过特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，得到预轻量层级区块”具体包括以下步骤：获取所有所述层级区块的网格对象数量；设定所述层级区块的最大网格对象数量的特定阈值；将所述网格对象数量大于特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，直至所述层级区块的网格对象数量小于特定阈值，进而得到预轻量层级区块。
实施例5
重复实施例4，只是所述预轻量化处理包括：识别所述层级区块中的单体结构建筑模型；识别所述单体结构建筑模型的表面中处于同一平面的网格对象；将沿所述单体结构建筑模型的表面将处于同一平面的网格对象进行合并处理，得到新网格对象；将所述新网格对象按坐标组合得到预轻量层级区块。
实施例6
重复实施例1，只是所述实体切割处理的切割方式为行列均等切割，具体包括以下步骤：设置切割行数为A，设置切割列数为B；将所述层级结构切割为3×4个形状尺寸相等的层级区块。
实施例7
重复实施例1，只是所述实体切割处理的切割方式为行列定距切割，具体包括以下步骤：
进行第一次实体切割处理，设置所述第一层级结构的层级区块的长宽尺寸为L1×W1(20000m×30000m)，以L1为相邻每列切割的间距，以W1为相邻每行切割的间距，得到第一层级结构；
进行第二次实体切割处理，设置所述第二层级结构的层级区块的长宽尺寸为L2×W2(2000m×3000m)；以L2为相邻每列切割的间距，以W2为相邻每行切割的间距，得到第二层级结构；
进行第三次实体切割处理，设置所述第三层级结构的层级区块的长宽尺寸为L3×W3(200m×300m)；以L3为相邻每列切割的间距，以W3为相邻每行切割的间距，得到第三层级结构；
进行第4次实体切割处理，设置所述第4层级结构的层级区块的长宽尺寸为L4×W4(20m×30m)；以L4为相邻每列切割的间距，以W4为相邻每行切割的间距，得到第四层级结构。
实施例8
重复实施例1，只是该优化方法还包括：
获取倾斜摄影的源贴图数据，所述源贴图数据用于设置在所述原模型的地图模型实体的表面；
结合所述实体切割处理，对所述源贴图数据进行图片切割处理，得到与所有所述层级区块相对应的图形区块。
实施例9
重复实施例8，只是该优化方法还包括：
将每个所述轻量化层级结构的数据压缩打包得到新三维模型文件，所述新三维模型文件用于在终端进行展示。
实施例10
重复实施例9，只是所述“将每个所述轻量化层级结构的数据压缩打包得到新三维模型文件”具体包括以下步骤；计算每个层级结构中的所有层级区块的坐标数据；将每个层级结构中层级区块的模型数据、所述坐标数据及所述图形区块进行打包存储，得到该层级结构的新三维模型文件。
使用实施例1
通过对一个OSGB模型进行测试，采用按行列定距切割，总共进行三次切割生成三层。整体实现流程如下：
1)读取OSGB模型的源文件，模型Y轴朝上，记录整个倾斜摄影模型(层级结构)的网格，按照模型网格绘制模型box，将模型box左上角的点作为模型原点。
2)第一层级(第一层级结构)切割：拿取OSGB的原模型按照200*200米的行列定距方式(行列定距切割)进行切割，通过模型box找出长边按照切割参数进行200米切割，使切割的块边长相等，最后一列切割的块可以为边长不等的块(层级区块)。计算切割后每一块各顶点的坐标位置，绘制块Box；根据块Box，计算块的中心点，并计算块包含的模型，并记录保存块Mesh及对应贴图；最终第一层级切割生成9个切割模型文件。判断9个切割模型文件的网格对象是否超过500(特定阈值)，若未超过采用标准轻量化处理，按照10％轻量化率对切割模型文件进行轻量化处理生成最终轻量化模型文件。若超过则采用预先轻量化处理，将切割模型文件的网格对象按照200拆分成多个拆分模型文件，再对拆分模型文件按照90％轻量化率对拆分模型文件进行轻量化处理，再将所有轻量化的拆分模型(网格对象)文件合并成合并模型文件，最后按照10％轻量化率对合并模型文件进行轻量化并生成最终的轻量化模型文件。
3)第二层级(第二层级结构)切割：拿取第一层级切割生成的其中1个切割模型文件(层级区块)，按照66*66米的行列定距方式进行切割，通过模型box找出长边按照切割参数进行66米切割，使切割的块边长相等，最后一列切割的块可以为边长不等的块。计算切割后每一块各顶点的坐标位置，绘制块Box；根据块Box，计算块的中心点，并计算块包含的模型，并记录保存块Mesh及对应贴图；第一个层级的9个块(层级区块)都按照该方式进行切割，最终第二层级切割生成51个切割模型文件；判断51个切割模型文件的网格对象是否超过500，若未超过采用标准轻量化处理，按照15％轻量化率对切割模型文件进行轻量化处理生成最终轻量化模型文件。若超过则采用预先轻量化处理，将切割模型文件的网格对象按照200拆分成多个拆分模型文件，再对拆分模型文件按照90％轻量化率对拆分模型文件进行轻量化处理，再将所有轻量化的拆分模型文件合并成合并模型文件，最后按照15％轻量化率对合并模型文件进行轻量化并生成最终的轻量化模型文件。
4)第三层级(第三层级结构)切割：拿取第二层级切割生成的其中1个切割模型文件，按照22*22米的行列定距方式进行切割，通过模型box找出长边按照切割参数进行22米切割，使切割的块边长相等，最后一列切割的块可以为边长不等的块。计算切割后每一块各顶点的坐标位置，绘制块Box；根据块Box，计算块的中心点，并计算块包含的模型，并记录保存块Mesh及对应贴图；第二个层级的51个块都按照该方式进行切割，最终第三层级切割生成376个切割模型文件；按照15％轻量化率对376个切割模型文件进行轻量化处理生成最终轻量化模型文件。
5)最终将所有层级的最终轻量化模型文件进一步数据压缩打包生成AMRT文件，可用于各终端展示。
6)整个OSGB原模型大小为2G，通过数据优化后最终生成AMRT文件，第一层级的所有文件大小为：14.10M，第二层级所有文件大小为：122.73M，第三层级所有文件大小为：139.23M。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种倾斜摄影模型优化方法，其特征在于，该优化方法包括：
获取倾斜摄影的原模型，所述原模型为倾斜摄影数据生成的三维数据倾斜摄影数据生成的三维数据；
设定倾斜摄影模型的用于展示的层级结构的数量为n；
对所述原模型进行总共n次的逐次实体切割处理；所述实体切割处理的对象为所述原模型或当前层级结构中的层级区块，每进行一次所述实体切割处理后得到下一个层级结构；
对不同的层级结构逐层进行轻量化处理，得到多个轻量化层级结构；
其中，所述原模型进行第一次实体切割处理后得到第一层级结构；从第二层级结构起，每个层级结构的轻量化率高于上一个层级结构的轻量化率。
2.根据权利要求1所述的倾斜摄影模型优化方法，其特征在于，所述步骤“对所述原模型进行总共n次的逐次实体切割处理；所述实体切割处理的对象为当前层级结构中的组合区块，每进行一次所述实体切割处理后得到下一个层级结构”包括以下步骤：
对所述原模型进行第一次实体切割处理，得到第一层级结构，所述第一层级结构由多个第一层级区块构成；
对所述第一层级区块进行第二次实体切割处理，得到第二层级结构，所述第二层级结构由多个第二层级区块构成；
对所有所述第二层级区块进行第三次实体切割处理，得到第三层级结构，所述第三层级结构由多个第三层级区块构成；
……
对所述第(n-1)层级区块进行第n次实体切割处理，得到第n层级结构，所述第n层级结构由多个第n层级区块构成。
3.根据权利要求2所述的倾斜摄影模型优化方法，其特征在于，所述“对不同的层级结构逐层进行轻量化处理，得到多个轻量化层级结构”具体为：
识别层级结构，以及当前层级结构中的所有层级区块；
对网格对象数量超过特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，得到预轻量层级区块；
对网格对象数量数低于特定阈值的所述层级区块和所述预轻量层级区块都合并成层级区块后，进行标准轻量化处理，得到轻量化层级结构。
4.根据权利要求3所述的倾斜摄影模型优化方法，其特征在于，所述“对网格对象数量超过特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，得到预轻量层级区块”具体包括以下步骤：
获取所有所述层级区块的网格对象数量；
设定所述层级区块的最大网格对象数量的特定阈值；
将所述网格对象数量大于特定阈值的所述层级区块进行预先轻量化处理，直至所述层级区块的网格对象数量小于特定阈值，进而得到预轻量层级区块。
5.根据权利要求4所述的倾斜摄影模型优化方法，其特征在于，所述预轻量化处理包括：
识别所述层级区块中的单体结构建筑模型；
识别所述单体结构建筑模型的表面中处于同一平面的网格对象；
将沿所述单体结构建筑模型的表面将处于同一平面的网格对象进行合并处理，得到新网格对象；
将所述新网格对象按坐标组合得到预轻量层级区块。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的倾斜摄影模型优化方法，其特征在于，所述实体切割处理的切割方式为行列均等切割，具体包括以下步骤：
设置切割行数为A，设置切割列数为B；
将所述层级结构切割为A×B个形状尺寸相等的层级区块。
7.根据权利要求1-5中任一项所述的倾斜摄影模型优化方法，其特征在于，所述实体切割处理的切割方式为行列定距切割，具体包括以下步骤：
进行第一次实体切割处理，设置所述第一层级结构的层级区块的长宽尺寸为L1×W1，以L1为相邻每列切割的间距，以W1为相邻每行切割的间距，得到第一层级结构；
进行第二次实体切割处理，设置所述第二层级结构的层级区块的长宽尺寸为L2×W2；以L2为相邻每列切割的间距，以W2为相邻每行切割的间距，得到第二层级结构；
……
进行第n次实体切割处理，设置所述第n层级结构的层级区块的长宽尺寸为Ln×Wn；以Ln为相邻每列切割的间距，以Wn为相邻每行切割的间距，得到第n层级结构。
8.根据权利要求1-5中任一项所述的倾斜摄影模型优化方法，其特征在于，该优化方法还包括：
获取倾斜摄影的源贴图数据，所述源贴图数据用于设置在所述原模型的地图模型实体的表面；
结合所述实体切割处理，对所述源贴图数据进行图片切割处理，得到与所有所述层级区块相对应的图形区块。
9.根据权利要求8所述的倾斜摄影模型优化方法，其特征在于，该优化方法还包括：
将每个所述轻量化层级结构的数据压缩打包得到新三维模型文件，所述新三维模型文件用于在终端进行展示。
10.根据权利要求9所述的倾斜摄影模型优化方法，其特征在于，所述“将每个所述轻量化层级结构的数据压缩打包得到新三维模型文件”具体包括以下步骤；
计算每个层级结构中的所有层级区块的坐标数据；
将每个层级结构中层级区块的模型数据、所述坐标数据及所述图形区块进行打包存储，得到该层级结构的新三维模型文件。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011091769A (ja) * 2009-10-26 2011-05-06 Sony Computer Entertainment Inc 画像ファイル生成装置、画像処理装置、画像ファイル生成方法、画像処理方法、および画像ファイルのデータ構造
US20110109719A1 (en) * 2009-11-09 2011-05-12 Google Inc. Orthorectifying stitched oblique imagery to a nadir view, and applications thereof
CN110362927A (zh) * 2019-07-17 2019-10-22 广州擎云计算机科技有限公司 一种多层逐级优化的bim模型轻量化处理方法及系统
CN110634184A (zh) * 2019-09-11 2019-12-31 西安恒歌数码科技有限责任公司 一种海量倾斜摄影数据的加载方法
CN110765542A (zh) * 2019-11-05 2020-02-07 中铁二局第一工程有限公司 一种高精度数字高程模型的轻量化方法
CN111415406A (zh) * 2020-03-18 2020-07-14 东南数字经济发展研究院 一种分层分块三维模型数据分类压缩方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011091769A (ja) * 2009-10-26 2011-05-06 Sony Computer Entertainment Inc 画像ファイル生成装置、画像処理装置、画像ファイル生成方法、画像処理方法、および画像ファイルのデータ構造
US20110109719A1 (en) * 2009-11-09 2011-05-12 Google Inc. Orthorectifying stitched oblique imagery to a nadir view, and applications thereof
CN110362927A (zh) * 2019-07-17 2019-10-22 广州擎云计算机科技有限公司 一种多层逐级优化的bim模型轻量化处理方法及系统
CN110634184A (zh) * 2019-09-11 2019-12-31 西安恒歌数码科技有限责任公司 一种海量倾斜摄影数据的加载方法
CN110765542A (zh) * 2019-11-05 2020-02-07 中铁二局第一工程有限公司 一种高精度数字高程模型的轻量化方法
CN111415406A (zh) * 2020-03-18 2020-07-14 东南数字经济发展研究院 一种分层分块三维模型数据分类压缩方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李新维;邓非;李学飞;吴思;: "一种大规模倾斜摄影模型三维可视化方案", 测绘通报, no. 04, pages 39 - 43 *

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