CN112613369A - 建筑窗面积的计算方法及系统 - Google Patents

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白洁
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Abstract

本发明涉及一种建筑窗面积的计算方法,包括如下步骤:选取建筑中的一窗口作为标定窗,测量得到标定窗尺寸信息;利用无人机对建筑进行摄影获得建筑图像;利用建筑图像建立三维实景模型;截取三维实景模型的立面图得到截图图像作为训练数据;基于EsayDL平台并通过训练数据训练得到窗物体检测模型;获取三维实景模型的立面图作为计算图像;截取三维实景模型中的标定窗得到标定图像;将标定图像贴设于计算图像的边缘,并输入到窗物体检测模型进行窗物体检测从而得到所有的检测窗;利用标定窗尺寸信息计算所有检测窗的面积,从而得到了建筑窗面积。本发明的建筑窗面积计算方法实现了自动计算,节省人工,能够提高计算效率以及计算精度。

Description

建筑窗面积的计算方法及系统
技术领域
本发明涉及建筑窗算量技术领域,特指一种建筑窗面积的计算方法及系统。
背景技术
建筑的窗面积需要满足建筑设计规范要求,故而对于已建好的建筑需要计算对应的窗面积大小,现有技术中计算窗面积的大小的方法是通过人工计算,先统计出窗户的数量、类型及大小,然后再计算出单个窗的面积,乘以数量就得到了建筑的总的窗面积。但这样的计算方法计算量大,且人工计算容易出错,误差也较大。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷,提供一种建筑窗面积的计算方法及系统,解决现有人工计算窗面积的方法中存在的计算量大、易出错以及误差大的问题。
实现上述目的的技术方案是:
本发明提供了一种建筑窗面积的计算方法,包括如下步骤:
选取建筑中的一窗口作为标定窗,测量所述标定窗的实际尺寸以得到对应的标定窗尺寸信息;
提供无人机,利用所述无人机对建筑进行摄影获得建筑图像;
利用所获得的建筑图像建立三维实景模型;
截取所述三维实景模型的立面图得到截图图像,并将所述截图图像作为训练数据;
基于EsayDL平台并通过所述训练数据进行窗物体检测模型训练以得到窗物体检测模型;
获取所述三维实景模型的立面图作为计算图像;
截取所述三维实景模型中的标定窗得到标定图像;
将所述标定图像贴设于所述计算图像的边缘,并输入到所述窗物体检测模型进行窗物体检测从而得到所有的检测窗;以及
利用所述标定窗尺寸信息计算所有检测窗的面积,从而得到了建筑窗面积。
本发明的建筑窗面积计算方法实现了自动计算,节省人工,能够提高计算效率以及计算精度,解决了人工计算中存在的计算量大、易出错以及误差大的问题。本发明的计算方法中通过设计标定窗,利用标定窗作为基准,换算出标定窗与检测窗之间的比例关系,再利用实际测量得到的标定窗的尺寸来换算检测窗的实际尺寸,从而计算得到所需的建筑窗面积的大小,完成了建筑立面上的窗识别以及面积计算。本发明的计算方法具有高效的特点,实现了窗快速算量,时间节约50%以上,人工节约50%以上。
本发明建筑窗面积的计算方法的进一步改进在于,在截取所述三维实景模型的立面图得到截图图像时,对所述三维实景模型中不同类型的窗进行图像截取,以得到包含所述建筑中所有类型的窗的截图图像作为训练数据。
本发明建筑窗面积的计算方法的进一步改进在于,在利用无人机对建筑进行摄影获得建筑图像之前,还包括:
沿所述标定窗的边缘粘贴一圈标识条;
在截取所述三维实景模型中的标定窗得到标定图像时,于所述三维实景模型中沿所述标识条对所述标定条进行截取。
本发明建筑窗面积的计算方法的进一步改进在于,在计算建筑窗面积时,利用所有检测窗的面积减去所述计算图像的数量与标定窗的面积的乘积。
本发明建筑窗面积的计算方法的进一步改进在于,在进行窗物体检测模型训练的过程中,通过所述EsayDL平台对所述训练数据中的窗进行人工标定以完成模型训练。
本发明还提供了一种建筑窗面积的计算系统,包括:
数据接收模块,用于接收输入的建筑中标定窗尺寸信息;
图像采集模块,用于接收无人机发送的建筑图像,所述建筑图像经所述无人机对建筑进行摄影而形成;
模型建立模块,与所述图像采集模块连接,用于利用所述建筑图像建立三维实景模型;
基于EsayDL平台经模型训练得到的窗物体检测模型;
与所述数据接收模块、所述模型建立模块和所述窗物体检测模型连接的面积计算模块,所述面积计算模块用于获取所述三维实景模型的立面图作为计算图像,获取所述三维实景模型中的标定窗作为标定图像,并将所述标定图像贴设于所述计算图像的边缘并通过所述窗物体检测模型进行窗物体检测得到所有的检测窗,进而利用所述标定窗尺寸信息计算所有的检测窗的面积,得到建筑窗面积并输出。
本发明建筑窗面积的计算系统的进一步改进在于,基于EsayDL平台进行模型训练的训练数据包括截取所述三维实景模型的立面图得到的截图图像,且所述截图图像包含建筑中所有类型的窗。
本发明建筑窗面积的计算系统的进一步改进在于,所述建筑的标定窗的边缘粘贴有一圈标识条;
所述面积计算模块在获取所述标定图像时,沿所述标识条对所述三维实景模型中的标定窗进行截取。
本发明建筑窗面积的计算系统的进一步改进在于,所述面积计算模块在计算建筑窗面积时,利用所有检测窗的面积减去所述计算图像的数量与标定窗的面积的乘积。
附图说明
图1为本发明建筑窗面积的计算方法的流程图。
图2为本发明建筑窗面积的计算系统的系统图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
参阅图1,本发明提供了一种建筑窗面积的计算方法及系统,结合无人机倾斜摄影测绘和百度EasyDL物体检测,利用已知尺寸窗作为参照,解决截取立面图进行物体检测无法判断窗尺寸的问题,从而实现了窗面积的自动计算。高效完成建筑、片区窗面积计算,实现窗快速算量,助力城市更新项目。下面结合附图对本发明建筑窗面积的计算方法及系统进行说明。
参阅图2,显示了本发明建筑窗面积的计算系统的系统图。下面结合图2,对本发明建筑窗面积的计算系统进行说明。
如图2所示,本发明的建筑窗面积的计算系统包括数据接收模块21、图像采集模块22、模型建立模块23、窗物体检测模型24以及面积计算模块25,其中的数据接收模块21、模型建立模块23以及窗物体检测模块24均与面积计算模块25连接,图像采集模块22与模型建立模块23连接。数据接收模块21用于接收输入的建筑中标定窗尺寸信息,其中的标定窗为选取建筑中一窗口,对该窗口进行实际尺寸的测量,得到对应的标定窗尺寸信息,将该标定窗尺寸信息输入给数据接收模块21,由该数据接收模块21接收并存储。图像采集模块22用于接收无人机发送的建筑图像,该建筑图像经无人机对建筑进行摄影而形成。模型建立模块23接收图像采集模块22发来的建筑图像,并利用建筑图像建立三维实景模型,该三维实景模型为建筑的三维模型。窗物体检测模型24为基于EsayDL平台经模型训练得到的模型,具体地,从三维实景模型中截取立面图得到截图图像,将截图图像作为训练数据,基于EsayDL平台进行窗物体检测模型训练得到窗物体检测模型24。面积计算模块25用于获取三维实景模型的立面图作为计算图像,获取三维实景模型中的标定窗作为标定图像,并将标定图像贴设于计算图像的边缘并通过窗物体检测模型进行窗物体检测得到所有的检测窗,进而利用标定窗尺寸信息计算所有的检测窗的面积,以得到建筑窗面积并输出。
进一步地,本发明的计算系统还包括存储单元,该存储单元与数据接收模块21、图像采集模块22、模型建立模块23以及面积计算模块25均连接,数据接收模块21接收到的标定窗尺寸信息存储在存储单元中,图像采集模块22接收到的建筑图像存储在存储单元中,模型建立模块21建立三维实景模型存储在存储单元中,面积计算单元25将获得的检测窗存储在存储单元中,还将计算得到的建筑窗面积存储在存储单元中。
在本发明的一种具体实施方式中,基于EsayDL平台进行模型训练的训练数据包括截取三维实景模型的立面图得到的截图图像,且截图图像包含建筑中所有类型的窗。
具体地,某一建筑中包括多种类型的窗口,各类型的窗口的尺寸不同,窗的类型可根据外观特征来划分,即不同类型的窗是指外观特征不同的窗。在进行窗物体检测模型训练时,选取包含所有类型的窗口的立面图作为训练数据,使得得到的窗物体检测模型能够识别出所有类型的窗口。
进一步地,训练数据包括几十张截图图像,将截图图像输入到EsayDL平台进行模型训练,在训练过程中,对训练数据中的窗进行人工标定以完成模型训练,得到的窗物体检测模型的识别准确率应达到90%以上。从EsayDL平台导出窗物体检测模型,该窗物体检测模型为SDK集成文档,可存储在计算系统的存储单元中。
在本发明的一种具体实施方式中,建筑的标定窗的边缘粘贴有一圈标识条,面积计算模块25在获取标定图像时,沿标识条对三维实景模型中的标定窗进行截取。所截取的标定窗图像与三维实景模型的立面在同一平面,也即与计算图像在同一平面内,这样能够通过图像识别得到标定窗与检测窗的比例换算关系。具体地,可直接通过像素大小对标定窗和检测窗的尺寸进行测量,从而得到标定窗与检测窗的比例换算关系。
本发明的计算系统通过设置的标识条将标定窗明显的标识出来,从而在无人机获得的建筑图像中能够清楚的显示出该标定窗。建立的三维实景模型中也对应建立有标识条,在面积计算模块25获取标定图像时,沿三维实景模型中的标识条对标定窗进行截图截取的标定窗图像为三维实景模型的立面图。
在本发明的一种具体实施方式中,面积计算模块25在计算建筑窗面积时,利用所有检测窗的面积减去计算图像的数量与标定窗的面积的乘积。
由于将标定窗图像贴设在计算图像上,使得每一张计算图像上都多出了一个标定窗,窗物体检测模型24在进行窗物体识别时,识别出的检测窗中包括了标定窗。故而在计算建筑窗面积时,需要将每一张计算图像上多出的标定窗的面积减除,就得到了建筑的窗面积。
在一较佳实施方式中,将标定窗图像粘贴在计算图像的左侧边缘处,需要让标定窗图像避开计算图像中的窗的位置,避免标定窗图像遮挡了计算图像中的窗而影响建筑窗面积的计算。
在本发明的一种具体实施方式中,面积计算模块25读取三维实景模型,且该面积计算模块25具有拍照功能,能够拍摄三维实景模型的立面图从而得到计算图像及对应的标定窗图像。
在本发明的一种具体实施方式中,数据接收模块21还用于接收标定窗图像,具体地,将三维实景模型导入到Revit软件中,在Revit软件中按照三维实景模型中标定窗的尺寸截取标定窗图像,将该标定窗图像输入给数据接收模块21,由数据接收模块21存储在存储单元中。面积计算模块25从存储单元中读取该标定窗图像。
进一步地,数据接收模块21还用于接收三维实景模型中需要计算窗面积的所有计算图像,具体地,在Revit软件中对三维实景模型进行立面图截取,将所要计算的区域的进行立面图截取,得到对应的计算图像,该计算图像输入给数据接收模块21,由数据接收模块21存储在存储单元中。面积计算模块25从存储单元中读取该计算图像,将计算图像与标定窗图像进行对齐合成一张待识别的图像数据,将该图像数据输入给窗物体检测模型24,从而得到了图像中的所有检测窗,进而利用图像识别技术,得到检测窗与标定窗的比例换算关系,再基于标定窗尺寸信息得到检测窗的尺寸信息,窗口为方形,利用长宽相乘就得到了窗面积,累加所有的检测窗的面积并减去标定窗的面积就得到了建筑窗面积。
本发明的建筑窗面积的计算系统能够对建筑的窗面积进行自动计算,可以计算出一整栋建筑物的窗面积,也可以计算一个片区内所有建筑的窗面积,还可也计算某一建筑的某一区域内的窗面积,节省了人工计算统计工作,计算效率高,计算精度也高。
本发明还提供了一种建筑窗面积的计算方法,下面对该建筑窗面积的计算方法进行说明。
如图1所示,本发明的建筑窗面积的计算方法,包括如下步骤:
执行步骤S101,选取建筑中的一窗口作为标定窗,测量标定窗的实际尺寸以得到对应的标定窗尺寸信息;接着执行步骤S102;
执行步骤S102,提供无人机,利用无人机对建筑进行摄影获得建筑图像;着执行步骤S103;
执行步骤S103,利用所获得的建筑图像建立三维实景模型;着执行步骤S104;
执行步骤S104,截取三维实景模型的立面图得到截图图像,并将截图图像作为训练数据;着执行步骤S105;
执行步骤S105,基于EsayDL平台并通过训练数据进行窗物体检测模型训练以得到窗物体检测模型;着执行步骤S106;
执行步骤S106,获取三维实景模型的立面图作为计算图像;着执行步骤S107;
执行步骤S107,截取三维实景模型中的标定窗得到标定图像;着执行步骤S108;
执行步骤S108,将标定图像贴设于计算图像的边缘,并输入到窗物体检测模型进行窗物体检测从而得到所有的检测窗;着执行步骤S109;
执行步骤S109,利用标定窗尺寸信息计算所有检测窗的面积,从而得到了建筑窗面积。
本发明的建筑窗面积计算方法实现了自动计算,节省人工,能够提高计算效率以及计算精度,解决了人工计算中存在的计算量大、易出错以及误差大的问题。本发明的计算方法中通过设计标定窗,利用标定窗作为基准,换算出标定窗与检测窗之间的比例关系,再利用实际测量得到的标定窗的尺寸来换算检测窗的实际尺寸,从而计算得到所需的建筑窗面积的大小,完成了建筑立面上的窗识别以及面积计算。本发明的计算方法具有高效的特点,实现了窗快速算量,时间节约50%以上,人工节约50%以上。
在本发明的一种具体实施方式中,在截取三维实景模型的立面图得到截图图像时,对三维实景模型中不同类型的窗进行图像截取,以得到包含建筑中所有类型的窗的截图图像作为训练数据。
训练模型时,训练数据需要涵盖所有类型的窗,以提高模型的识别的准确率,让模型能够识别出三维实景模型中的所有的窗。
本发明的窗物体检测模型是利用三维实景模型中的截图图像进行训练的,后期需要识别的计算图像也为三维实景模型的立面图,所以该窗物体检测模型对窗的识别具有很高的准确性,从而能够提高计算方法的窗面积的计算精度。
在本发明的一种具体实施方式中,在利用无人机对建筑进行摄影获得建筑图像之前,还包括:
沿标定窗的边缘粘贴一圈标识条;
在截取三维实景模型中的标定窗得到标定图像时,于三维实景模型中沿标识条对标定条进行截取。
较佳地,标识条采用红色胶带,沿着标定窗的边缘粘贴一圈作为标记。测量标定窗的尺寸信息时,利用测量尺测量标定窗的长度及宽度,并记录该长度及宽度,利用长度及宽度计算得出标定窗的面积。
利用无人机对建筑进行摄影时,采用无人机倾斜摄影模型,得到建筑的五面图像,具体为:正视图、后视图、左视图、右视图以及顶视图,利用该五个视图在实景三维建模软件中可建立三维实景模型。
在本发明的一种具体实施方式中,在进行窗物体检测模型训练的过程中,通过EsayDL平台对训练数据中的窗进行人工标定以完成模型训练。该EsayDL平台为百度开放平台,利用百度EsayDL平台进行窗物体检测模型训练,待准确率达到90%以上,完成模型训练,导出物体检测模型SDK集成文档。
在计算建筑窗面积时,将三维实景模型导入Revit软件,按照三维实景模型中标定窗尺寸截取标定窗图像,将该标定窗图像粘贴在需要计算窗面积的所有立面图像的边缘处,粘贴时需要避开立面图像中的窗位置,避免对窗进行遮挡,标定窗图像与立面图像在同一平面内。需要计算窗面积的所有立面图像来自三维实景模型,对三维实景模型进行立面图截取就得到了立面图像。粘贴好标定图像的立面图像输入至窗物体检测模型中,该窗物体检测模型对图像中的检测窗进行识别并标出检测窗输出,该些检测窗中包括有已知尺寸信息的标定窗,利用标定窗的实际尺寸作为参照,换算出其他检测窗的尺寸信息,并计算面积,就得到了建筑窗面积。
进一步地,在计算建筑窗面积时,利用所有检测窗的面积减去计算图像的数量与标定窗的面积的乘积。具体地,若计算图像的数量为n,经窗物体检测的窗面积为S1,标定窗的面积为S1,则实际的建筑窗面积为S1-n*S1。
本发明的建筑窗面积计算方法及系统,结合无人机倾斜摄影测绘、百度EasyDL物体检测,利用已知尺寸窗作为参照,解决窗面积自动计算的问题,高效完成建筑、片区窗面积计算,实现窗快速算量,助力城市更新项目,在时间及人工上,均能够节约50%以上。
以上结合附图实施例对本发明进行了详细说明,本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而,实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定,本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种建筑窗面积的计算方法,其特征在于,包括如下步骤:
选取建筑中的一窗口作为标定窗,测量所述标定窗的实际尺寸以得到对应的标定窗尺寸信息;
提供无人机,利用所述无人机对建筑进行摄影获得建筑图像;
利用所获得的建筑图像建立三维实景模型;
截取所述三维实景模型的立面图得到截图图像,并将所述截图图像作为训练数据;
基于EsayDL平台并通过所述训练数据进行窗物体检测模型训练以得到窗物体检测模型;
获取所述三维实景模型的立面图作为计算图像;
截取所述三维实景模型中的标定窗得到标定图像;
将所述标定图像贴设于所述计算图像的边缘,并输入到所述窗物体检测模型进行窗物体检测从而得到所有的检测窗;以及
利用所述标定窗尺寸信息计算所有检测窗的面积,从而得到了建筑窗面积。
2.如权利要求1所述的建筑窗面积的计算方法,其特征在于,在截取所述三维实景模型的立面图得到截图图像时,对所述三维实景模型中不同类型的窗进行图像截取,以得到包含所述建筑中所有类型的窗的截图图像作为训练数据。
3.如权利要求1所述的建筑窗面积的计算方法,其特征在于,在利用无人机对建筑进行摄影获得建筑图像之前,还包括:
沿所述标定窗的边缘粘贴一圈标识条;
在截取所述三维实景模型中的标定窗得到标定图像时,于所述三维实景模型中沿所述标识条对所述标定条进行截取。
4.如权利要求1所述的建筑窗面积的计算方法,其特征在于,在计算建筑窗面积时,利用所有检测窗的面积减去所述计算图像的数量与标定窗的面积的乘积。
5.如权利要求1所述的建筑窗面积的计算方法,其特征在于,在进行窗物体检测模型训练的过程中,通过所述EsayDL平台对所述训练数据中的窗进行人工标定以完成模型训练。
6.一种建筑窗面积的计算系统,其特征在于,包括:
数据接收模块,用于接收输入的建筑中标定窗尺寸信息;
图像采集模块,用于接收无人机发送的建筑图像,所述建筑图像经所述无人机对建筑进行摄影而形成;
模型建立模块,与所述图像采集模块连接,用于利用所述建筑图像建立三维实景模型;
基于EsayDL平台经模型训练得到的窗物体检测模型;
与所述数据接收模块、所述模型建立模块和所述窗物体检测模型连接的面积计算模块,所述面积计算模块用于获取所述三维实景模型的立面图作为计算图像,获取所述三维实景模型中的标定窗作为标定图像,并将所述标定图像贴设于所述计算图像的边缘并通过所述窗物体检测模型进行窗物体检测得到所有的检测窗,进而利用所述标定窗尺寸信息计算所有的检测窗的面积,得到建筑窗面积并输出。
7.如权利要求6所述的建筑窗面积的计算系统,其特征在于,基于EsayDL平台进行模型训练的训练数据包括截取所述三维实景模型的立面图得到的截图图像,且所述截图图像包含建筑中所有类型的窗。
8.如权利要求6所述的建筑窗面积的计算系统,其特征在于,所述建筑的标定窗的边缘粘贴有一圈标识条;
所述面积计算模块在获取所述标定图像时,沿所述标识条对所述三维实景模型中的标定窗进行截取。
9.如权利要求6所述的建筑窗面积的计算系统,其特征在于,所述面积计算模块在计算建筑窗面积时,利用所有检测窗的面积减去所述计算图像的数量与标定窗的面积的乘积。
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