CN112948518B - 对象处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 - Google Patents
对象处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112948518B CN112948518B CN202110244638.XA CN202110244638A CN112948518B CN 112948518 B CN112948518 B CN 112948518B CN 202110244638 A CN202110244638 A CN 202110244638A CN 112948518 B CN112948518 B CN 112948518B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- space
- spatial
- target area
- target
- 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.)
- Active
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 30
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 21
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 238000012098 association analyses Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 2
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/9027—Trees
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/903—Querying
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/907—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/909—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using geographical or spatial information, e.g. location
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本申请公开了一种对象处理方法、装置和电子设备及计算机存储介质。具体实现方案为包括：基于目标区域的边界信息构建所述目标区域的空间拓扑网络，以及基于目标区域的属性信息构建所述目标区域的空间特征库；基于所述目标区域的所述空间拓扑网络和所述目标区域的所述空间特征库，构建所述目标区域所对应的信息模型；从所述目标区域所对应的所述信息模型包含的空间对象中选取目标对象，计算所述目标对象与其周围对象之间的空间关系；基于所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系，对所述目标对象的空间信息进行相关处理。
Description
技术领域
本申请涉及信息处理领域，尤其涉及一种对象处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
背景技术
现有的城市信息模型(City Information Modeling，CIM)主要通过集成城市的地理信息、空间信息、建筑信息等，实现城市信息模型的可视化。由于缺乏系统性设计，这类信息模型存在诸多空间对象不合理的问题，同时，由于没有将城市空间和城市信息进行有机融合，不能支持各空间对象之间的空间拓扑关联性分析，无法对城市信息模型中不合理的空间对象进行针对性处理。因此，如何搭建可计算的城市信息模型并基于此对城市信息模型中的空间对象进行处理成为了需要解决的问题。
发明内容
为了解决现有技术中上述至少一个问题，本申请实施例提供一种对象处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
第一方面，本申请实施例提供一种对象处理方法，所述方法包括：
基于目标区域的边界信息构建所述目标区域的空间拓扑网络，以及基于目标区域的属性信息构建所述目标区域的空间特征库；
基于所述目标区域的所述空间拓扑网络和所述目标区域的所述空间特征库，构建所述目标区域所对应的信息模型；
从所述目标区域所对应的所述信息模型包含的空间对象中选取目标对象，计算所述目标对象与其周围对象之间的空间关系；
基于所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系，对所述目标对象的空间信息进行相关处理。
第二方面，本申请实施例提供一种对象处理装置，所述装置包括：
第一构建模块，用于基于目标区域的边界信息构建所述目标区域的空间拓扑网络，以及基于目标区域的属性信息构建所述目标区域的空间特征库；
第二构建模块，基于所述目标区域的所述空间拓扑网络和所述目标区域的所述空间特征库，构建所述目标区域所对应的信息模型；
计算模块，从所述目标区域所对应的所述信息模型包含的空间对象中选取目标对象，计算所述目标对象与其周围对象之间的空间关系；
处理模块，基于所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系，对所述目标对象的空间信息进行相关处理。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请任意一项实施例所提供的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请任意一项实施例所提供的方法。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：基于行政区划矢量索引、倾斜摄影格网、建筑体体元空间和兴趣点点空间等，构建一个城市立体空间拓扑网络；通过时间、空间索引和内置编码等数据信息，支持城市信息模型中的空间对象进行拓扑关联性分析和空间运算，由此，实现了构建可计算的城市信息模型，同时在此基础上实现了对城市信息模型中的不合理空间对象的针对性调整，满足智慧城市建设更全面的需求。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是根据本申请一实施例的对象处理方法的流程示意图一；
图2是根据本申请一实施例的对象处理方法的流程示意图二；
图3是根据本申请一实施例的对象处理方法的空间索引层示意图；
图4是根据本申请一实施例的对象处理方法的倾斜摄影格网层示意图；
图5是根据本申请一实施例的对象处理方法的建筑体空间网格层示意图；
图6是根据本申请一实施例的对象处理方法的兴趣点层示意图；
图7是根据本申请一实施例的对象处理方法的流程示意图三；
图8是根据本申请一实施例的对象处理装置的结构示意图一；
图9是根据本申请一实施例的对象处理装置的结构示意图二；
图10是根据本申请一实施例的对象处理装置的结构示意图三；
图11是是本申请一实施例的电子设备组成结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
第一方面，本申请实施例提供了一种对象处理方法，如图1所示，包括：
S101：基于目标区域的边界信息构建所述目标区域的空间拓扑网络，以及基于目标区域的属性信息构建所述目标区域的空间特征库；
S102：基于所述目标区域的所述空间拓扑网络和所述目标区域的所述空间特征库，构建所述目标区域所对应的信息模型；
S103：从所述目标区域所对应的所述信息模型包含的空间对象中选取目标对象，计算所述目标对象与其周围对象之间的空间关系；
S104：基于所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系，对所述目标对象的空间信息进行相关处理。
本实施例可以应用于电子设备，所述电子设备可以是具备对象处理功能的设备，比如可以为终端设备，平板电脑、智能手机等等，或者，还可以为服务器。
所述信息模型可以是指地理信息系统(Geographic Information System，GIS)、建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)或者城市信息模型(CityInformation Modeling，CIM)中的一种,优选地，所述信息模型可以是城市信息模型(CIM)，下面以城市信息模型(CIM)为例进行说明。
S101中所述目标区域可以是符合某一经度、纬度条件的目标区域，也可以是某一市、县(区)、乡级、街道等行政区域，优选地，以目标行政区域作为目标区域，例如，目标区域可以是北京市，北京市海淀区，北京市海淀区中关村街道等，可以基于实际需求设定目标区域的范围，此处不予限定。
在一种实施方式中，如图2所示，S101步骤中基于目标区域的边界信息构建所述目标区域的空间拓扑网络，包括：
S1011：基于所述目标区域的边界信息，构建表征所述目标区域中包含的空间对象的位置信息的空间索引层；
S1012：基于所述空间索引层中包含的空间对象的位置信息，对所述空间对象叠加编码信息，得到倾斜摄影格网层；
S1013：基于所述倾斜摄影格网层中包含的空间对象的位置信息和编码信息，对所述空间对象叠加尺寸信息，得到建筑体空间网格层；
S1014：基于所述建筑体空间网格层包含的空间对象的位置信息、编码信息和尺寸信息，对所述空间对象叠加兴趣点信息，得到所述空间拓扑网络。
具体地，S1011中的空间索引层作为整个空间拓扑网络的基础层或者第一层，如图3所示，该层以目标行政区域的边界作为限定条件，获取目标行政区域内任意点的地理信息数据，具体可以是以经、纬度表征的地理信息，也可以是以横、纵坐标表征的平面坐标信息，此处不予限定。空间索引层为城市信息模型的空间数学基准定义和外部数据交换提供支撑。
S1012中所述倾斜摄影格网层为空间拓扑网络的第二层，如图4所示，该层是基于倾斜摄影建模成果的网格构建空间，内置网格连通性拓扑和东南西北等四个象限的拓扑，通过网格拓扑方式，为空间对象定义唯一的编码信息，支持城市空间屏幕拓扑计算。
S1013中所述建筑体空间网格层为空间拓扑网络的第三层，如图5所示，该层通过在倾斜摄影格网层方上叠加建筑体元网格，并为每个建筑体元定义唯一的编码信息，构建建筑体空间网格层。建筑体空间网格层为疏散的空间网格，在有建筑物的区域，基于建筑物的BIM模型或不动产分层分户模型构建体元网格；在没有建筑物的区域，则不用构建体元网格。
S1014中所述兴趣点信息位于空间拓扑网络的第四层，如图6所示，该层中的兴趣点信息包括地上、地下、室内、室外等全空间的兴趣点，类型包括社会属性的、传感器点位或其他特征标识等。
在一种实施方式中，S101步骤中基于目标区域的属性信息构建所述目标区域的空间特征库，还包括：
基于所述目标区域中包含的所述空间对象的时间信息、空间信息及用途信息，构建城市空间基础特征库；
通过对所述目标区域中包含的所述空间对象进行特征识别，构建城市空间补充特征库；
对所述城市空间基础特征库和所述城市空间补充特征库合并，作为所述城市空间特征库。
其中，利用数据库存储所述空间对象的时间信息、空间信息及用途信息等，构建城市空间基础特征库，具体包括：
城市道路空间，包括城市主干道、支路和小区内部道路，以及地铁和公交站点等；
城市公共空间，包括广场、绿地、水体、公园，以及健身场所等；
城市基础设施空间，包括教育、医疗、卫生、养老、市政等；
城市排水特征空间，包括区域低洼点、汇水面等；
城市消防特征空间，包括小区消防门、消防通道等；
城市应急特征空间，包括应急疏散场地、人防工程等。
在城市空间基础特征库的基础上，通过对所述空间对象进行特征识别，构建空间补充特征库。特征识别可以包括平面轮廓信息识别、高度信息识别、宽度信息识别等。具体地，可以采用人工智能及遥感影像识别技术通过深度学习和自动识别获取空间对象的平面轮廓信息，结合倾斜摄影技术获取空间对象的高度信息和宽度信息，由此得到空间对象的全部轮廓信息。例如，采用人工智能及遥感影像识别技术获取井盖、路灯等有明晰的材料和形状特征的对象的平面轮廓信息，同时结合倾斜摄影技术获取井盖、路灯等对象的高度和宽度信息，将所述控件对象的平面轮廓信息、高度信息、宽度信息以及位置信息等进行数据库存储，构建城市空间补充特征库。
对所述城市空间基础特征库和所述城市空间补充特征库合并，搭建起完整的城市空间特征库，用以表征空间拓扑网络中空间对象的各类属性信息，此处不再赘述。
步骤S101执行完毕之后，基于城市空间拓扑网络和城市空间特征库执行步骤S102：基于所述目标区域的所述空间拓扑网络和所述目标区域的所述空间特征库，构建所述目标区域所对应的信息模型。
其中，城市空间拓扑网络用来表征三维城市空间模型，城市空间特征库用来表征城市信息，进一步，通过内置基于编码快速检索算法和空间查询算法，搭建可计算的信息模型，可以实现三维城市空间模型和城市信息的有机融合。
步骤S102执行完毕之后，基于所搭建的信息模型执行步骤S103：从所述目标区域所对应的所述信息模型包含的空间对象中选取目标对象，计算所述目标对象与其周围对象之间的空间关系。
其中，选取目标对象的数量可以是一个或者多个，优选的，选取一个目标对象进行后续空间拓扑关联性分析。目标对象的选取方式可以是基于地理位置信息或者三维坐标信息，在空间拓扑网络中选取一个目标对象，或者是基于时间信息、空间信息及用途信息等属性信息在空间特征库中选取一个目标对象，此处不予限定。
与目标对象相关的周围对象可以有一个或者多个，确定周围对象的方式可以是基于方位关系在目标对象的东西南北四个方位各选取一个邻近空间对象作为周围对象；也可以是以目标对象为中心，以特定半径范围内的区域中相关空间对象作为周围对象，此处不予限定。
计算得到所述目标对象与其周围对象之间的空间关系，可以是基于目标对象的空间信息，建立目标对象的第一空间点集，同样，基于周围对象的空间信息建立周围对象的第二空间点集，通过对第一空间点集与第二空间点集进行交并补的集合运算，判断二者是否存在交集，进而确定目标对象与周围对象的空间关系。
在一种实施方式中，如图7所示，步骤S103具体包括：
S1031：基于选取的所述目标对象的编码信息，确定所述目标对象的空间信息；
S1032：根据所述目标对象的空间信息，对所述目标对象与所述周围对象进行空间拓扑关联性分析，确定所述目标对象与所述周围对象之间的空间关系。
其中，空间拓扑网络和城市空间特征库内的空间对象都具有唯一编码，基于所述唯一编码所设计的快速检索算法，实现对信息模型中任意对象的快速查询。信息模型中的空间对象数据包含有空间信息，具体可以是位置信息和尺寸信息，其中，位置信息可以包括空间对象中心点的位置、轮廓各关键点的位置，尺寸信息可以是所述空间对象在三维坐标系下的长度、宽度、高度信息。
根据所述目标对象的空间信息，对所述目标对象与所述周围对象进行空间拓扑关联性分析，确定所述目标对象与所述周围对象之间的空间关系。为描述方便，以封闭体A表示目标对象，以封闭体B表示其中一个周围对象，三维场景的空间索引结构可以为八叉树、K-d(k-dimensional，k维)树、二叉树空间分割技术(Binary Space Partitioning，bsp)等。优选地，通过二叉树空间分割技术建立空间索引结构。
在一种实施方式中，对A和B两个封闭体进行空间拓扑关联性分析可以将A和B两个封闭体转化为多个二维的三角片，举例来说，可以将A封闭体转化为n个三角片，分别为a1，a2，a3，…，an，B封闭体转化为m个三角片，分别为b1，b2，b3，…，bm，计算空间对象每个三角片和其他空间对象每个三角片之间的空间关系，其中，两个简单面片的空间关系包括：相交，共面，完全在上面，完全在下面，或者空间关系仅包括相交或不相交。通过分别计算三角片a1与三角片b1，b2，b3，…，bm之间的空间关系，得到三角片a1与封闭体B的空间关系，以此类推，分别计算a2，a3，…，an与封闭体B的空间关系，即可完成二维平面下的三角片与三维空间的交、并、补集运算。然后，将A封闭体对应的n个三角片与封闭体B的空间关系结果合并成一个整体输出，得到封闭体A与封闭体B之间的空间关系。通过这种方式，可以把三维体模型的空间计算，转变成多组二维平面三角片之间的空间运算，可以提升空间运算的速度。
在一种实施方式中，对A和B两个封闭体进行空间拓扑关联性分析还可以运用world-object(世界-物体)式的碰撞检测方法。通过找出两个空间对象间的分隔面的方法判断两个空间对象是否相交。对于封闭体A和封闭体B而言，通过递归地遍历world树并判断分割面是否和封闭体相交，如果分隔面存在，就没有发生碰撞，即两个封闭体互不相交。
具体地，通过确认封闭体A的所有部分是否都在分割面的同一侧，利用笛卡尔平面等式(ax+by+cz+d＝0)去判断封闭体A中的点位于平面的正面或者背面。假设封闭体中的A1的点坐标为A1(x，y，z)，封闭体内A1点与分割面空间关系的判定条件条件为：
当ax+by+cz+d＝0，则A1位于分割面上；
当ax+by+cz+d>0，则A1位于分割面的正面；
当ax+by+cz+d<0，则A1位于分割面的背面。
通过测试封闭体A的所有点是否都在分割面的同一侧，确定整个封闭体A与分割面的空间关系。同理，可以得到整个封闭体B与分割面的空间关系。当封闭体A的所有点都位于分割面的正面，而封闭体B的所有点都位于分割面的背面，则封闭体A和封闭体B互不相交。或者是，当封闭体A的所有点都位于分割面的背面，而封闭体B的所有点都位于分割面的正面，同样表示封闭体A和封闭体B互不相交。
当选取的周围对象数量为一个的情况下，只需通过选定一个分割面并进行笛卡尔平面等式的判定，即可确定目标对象与周围对象的空间关系。
当选取的周围对象数量为多个的情况下，例如，在目标对象周围四个方位分别选取一个周围对象，那么除封闭体B外，还可以有封闭体C，封闭体D和封闭体E。可以利用上述空间拓扑关联性分析方法分别确定目标对象A与周围对象B、对象C、对象D、对象E之间的空间关系。当目标对象A与所有周围对象之间均不相交，则判定目标对象A与周围对象的空间关系为不相交；当目标对象A与周围对象中的至少一个相交的情况下，则判定目标对象A与周围对象的空间关系为相交。
在得到目标对象与周围对象的空间关系后，执行步骤S104：基于所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系，对所述目标对象的空间信息进行相关处理，具体包括：
在目标对象与其周围对象之间的空间关系为相交的情况下，调整目标对象的空间信息；在目标对象与其周围对象之间的空间关系为不相交的情况下，无需调整目标对象的空间信息。
第二方面，本申请实施例提供了一种对象处理装置，如图8所示，包括：
第一构建模块801，用于基于目标区域的边界信息构建所述目标区域的空间拓扑网络，以及基于目标区域的属性信息构建所述目标区域的空间特征库；
第二构建模块802，用于基于所述目标区域的所述空间拓扑网络和所述目标区域的所述空间特征库，构建所述目标区域所对应的信息模型；
计算模块803，用于从所述目标区域所对应的所述信息模型包含的空间对象中选取目标对象，计算所述目标对象与其周围对象之间的空间关系；
处理模块804，基于所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系，对所述目标对象的空间信息进行相关处理。
在一种实施方式中，如图9所示所述计算模块803，包括：
定位单元8031，用于基于选取的所述目标对象的编码信息，确定所述目标对象的空间信息；
分析单元8032，用于根据所述目标对象的空间信息，对所述目标对象与所述周围对象进行空间拓扑关联性分析，确定所述目标对象与所述周围对象之间的空间关系。
在一种实施方式中，所述处理模块804，用于：
在所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系为相交的情况下，调整目标对象的空间信息。
在一种实施方式中，所述空间信息包括以下至少之一：位置信息和尺寸信息。
在一种实施方式中，如图10所示，所述第一构建模块801，包括：
第一构建单元8011，用于基于所述目标区域的边界信息，构建表征所述目标区域中包含的空间对象的位置信息的空间索引层；
第二构建单元8012，用于基于所述空间索引层中包含的空间对象的位置信息，对所述空间对象叠加编码信息，得到倾斜摄影格网层；
第三构建单元8013，用于基于所述倾斜摄影格网层中包含的空间对象的位置信息和编码信息，对所述空间对象叠加尺寸信息，得到建筑体空间网格层；
第四构建单元8014，用于基于所述建筑体空间网格层包含的空间对象的位置信息、编码信息和尺寸信息，对所述空间对象叠加属性信息，得到所述空间拓扑网络。
在一种实施方式中，所述第一构建模块801还包括特征库构建单元8015，用于：
基于所述目标区域中包含的所述空间对象的时间信息、空间信息及用途信息，构建城市空间基础特征库；
通过对所述目标区域中包含的所述空间对象进行特征识别，构建城市空间补充特征库；
对所述城市空间基础特征库和所述城市空间补充特征库合并，作为所述城市空间特征库。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图11所示，是根据本申请实施例的电子设备的框图。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图11所示，该电子设备包括：一个或多个处理器1101、存储器1102，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图11以一个处理器1101为例。
存储器1102即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的基于图像的判题方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的基于图像的判题方法。
存储器1102作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的基于图像的判题方法对应的程序指令/模块。处理器1101通过运行存储在存储器1102中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的基于图像的判题方法。
存储器1102可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1102可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器1102可选包括相对于处理器1101远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
电子设备还可以包括：输入装置1103和输出装置1104。处理器1101、存储器1102、输入装置1103和输出装置1104可以通过总线或者其他方式连接，图10中以通过总线连接为例。
输入装置1103可接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置1104可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (10)
1.一种对象处理方法，包括：
基于目标区域的边界信息构建所述目标区域的空间拓扑网络，以及基于目标区域的属性信息构建所述目标区域的空间特征库；所述空间拓扑网络包括用于表征地理信息数据的空间索引层、用于表征倾斜摄影建模成果以及空间网格拓扑关系的倾斜摄影格网层、用于表征建筑物的层、户属性的建筑体空间网格层，以及兴趣点信息；所述倾斜摄影格网层用于为空间对象定义唯一的编码信息，所述建筑体空间网格层中的网格用于为每个建筑体元定义唯一的编码信息；
所述基于目标区域的边界信息构建所述目标区域的空间拓扑网络，包括：
基于所述目标区域的边界信息，构建表征所述目标区域中包含的空间对象的位置信息的空间索引层；
基于所述空间索引层中包含的空间对象的位置信息，对所述空间对象叠加编码信息，得到倾斜摄影格网层；
基于所述倾斜摄影格网层中包含的空间对象的位置信息和编码信息，对所述空间对象叠加尺寸信息，得到建筑体空间网格层；
基于所述建筑体空间网格层包含的空间对象的位置信息、编码信息和尺寸信息，对所述空间对象叠加兴趣点信息，得到所述空间拓扑网络；
基于所述目标区域的所述空间拓扑网络和所述目标区域的所述空间特征库，构建所述目标区域所对应的信息模型；
从所述目标区域所对应的所述信息模型包含的空间对象中选取目标对象，计算所述目标对象与其周围对象之间的空间关系；
基于所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系，对所述目标对象的空间信息进行相关处理；
其中，所述从所述目标区域所对应的所述信息模型包含的空间对象中选取目标对象，计算所述目标对象与其周围对象之间的空间关系，包括：
基于选取的所述目标对象的编码信息，确定所述目标对象的空间信息；
根据所述目标对象的空间信息，对所述目标对象与所述周围对象进行空间拓扑关联性分析，确定所述目标对象与所述周围对象之间的空间关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系，对所述目标对象的空间信息进行相关处理，包括：
在所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系为相交的情况下，调整目标对象的空间信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述空间信息包括以下至少之一：位置信息和尺寸信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，基于目标区域的属性信息构建所述目标区域的空间特征库，包括：
基于所述目标区域中包含的所述空间对象的时间信息、空间信息及用途信息，构建城市空间基础特征库；
通过对所述目标区域中包含的所述空间对象进行特征识别，构建城市空间补充特征库；
对所述城市空间基础特征库和所述城市空间补充特征库合并，作为所述城市空间特征库。
5.一种对象处理装置，包括：
第一构建模块，用于基于目标区域的边界信息构建所述目标区域的空间拓扑网络，以及基于目标区域的属性信息构建所述目标区域的空间特征库；所述空间拓扑网络包括用于表征地理信息数据的空间索引层、用于表征倾斜摄影建模成果以及空间网格拓扑关系的倾斜摄影格网层、用于表征建筑物的层、户属性的建筑体空间网格层，以及兴趣点信息；所述倾斜摄影格网层用于为空间对象定义唯一的编码信息，所述建筑体空间网格层中的网格用于为每个建筑体元定义唯一的编码信息；
所述第一构建模块，包括：
第一构建单元，用于基于所述目标区域的边界信息，构建表征所述目标区域中包含的空间对象的位置信息的空间索引层；
第二构建单元，用于基于所述空间索引层中包含的空间对象的位置信息，对所述空间对象叠加编码信息，得到倾斜摄影格网层；
第三构建单元，用于基于所述倾斜摄影格网层中包含的空间对象的位置信息和编码信息，对所述空间对象叠加尺寸信息，得到建筑体空间网格层；
第四构建单元，用于基于所述建筑体空间网格层包含的空间对象的位置信息、编码信息和尺寸信息，对所述空间对象叠加兴趣点信息，得到所述空间拓扑网络；
第二构建模块，用于基于所述目标区域的所述空间拓扑网络和所述目标区域的所述空间特征库，构建所述目标区域所对应的信息模型；
计算模块，用于从所述目标区域所对应的所述信息模型包含的空间对象中选取目标对象，计算所述目标对象与其周围对象之间的空间关系；
处理模块，用于基于所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系，对所述目标对象的空间信息进行相关处理；
所述处理模块，包括：
定位单元，用于基于选取的所述目标对象的编码信息，确定所述目标对象的空间信息；
分析单元，用于根据所述目标对象的空间信息，对所述目标对象与所述周围对象进行空间拓扑关联性分析，确定所述目标对象与所述周围对象之间的空间关系。
6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述处理模块，用于：
在所述目标对象与其所述周围对象之间的所述空间关系为相交的情况下，调整目标对象的空间信息。
7.根据权利要求5或6所述的装置，其中，所述空间信息包括以下至少之一：位置信息和尺寸信息。
8.根据权利要求5所述的装置，其中，所述第一构建模块还包括，特征库构建单元，用于：
基于所述目标区域中包含的所述空间对象的时间信息、空间信息及用途信息，构建城市空间基础特征库；
通过对所述目标区域中包含的所述空间对象进行特征识别，构建城市空间补充特征库；
对所述城市空间基础特征库和所述城市空间补充特征库合并，作为所述城市空间特征库。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110244638.XA CN112948518B (zh) | 2021-03-05 | 2021-03-05 | 对象处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110244638.XA CN112948518B (zh) | 2021-03-05 | 2021-03-05 | 对象处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112948518A CN112948518A (zh) | 2021-06-11 |
| CN112948518B true CN112948518B (zh) | 2024-05-14 |
Family
ID=76247856
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110244638.XA Active CN112948518B (zh) | 2021-03-05 | 2021-03-05 | 对象处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112948518B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115630203B (zh) * | 2022-12-12 | 2023-03-28 | 杭州数梦工场科技有限公司 | n叉树的生成方法与相交关系的确定方法及装置 |
Citations (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2008138002A1 (en) * | 2007-05-08 | 2008-11-13 | Laser-Scan, Inc. | Three-dimensional topology building method and system |
| CN101504777A (zh) * | 2009-03-13 | 2009-08-12 | 南京航空航天大学 | 一种三维空间复合体对象间拓扑关系的分析方法 |
| CN101655992A (zh) * | 2009-09-15 | 2010-02-24 | 中国科学院软件研究所 | 一种三角网格模型的重建方法 |
| CN101685465A (zh) * | 2009-08-21 | 2010-03-31 | 苏州市数字城市工程研究中心有限公司 | 用于综合管网地理信息系统的一体化三维数据建模方法 |
| CN102254343A (zh) * | 2011-07-01 | 2011-11-23 | 浙江理工大学 | 一种基于凸包与obb的三维网格模型骨架提取方法 |
| CA2823017A1 (en) * | 2011-01-26 | 2012-08-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method of reservoir compartment analysis using topological structure in 3d earth model |
| CN103839222A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-06-04 | 中国林业科学研究院资源信息研究所 | 一种基于分层次边界拓扑搜索模型的栅格转矢量并行系统 |
| CN105022910A (zh) * | 2015-04-23 | 2015-11-04 | 北京建筑大学 | 一种三维CSG-BRep模型的拓扑元素的访问方法 |
| CN106097311A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-11-09 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 机载激光雷达数据的建筑物三维重建方法 |
| CN106649817A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-10 | 北京超图软件股份有限公司 | 地理信息系统三维管模型构建放样方法及装置 |
| WO2018148267A1 (en) * | 2017-02-08 | 2018-08-16 | The Research Foundation For The State University Of New York | System and method associated with progressive spatial analysis of prodigious 3d data including complex structures |
| EP3449399A1 (en) * | 2016-04-27 | 2019-03-06 | Within Technologies Ltd. | Method and system for generating lattice recommendations in computer aided design applications |
| CN109658506A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-19 | 西南石油大学 | 一种复杂三维拓扑关系描述方法 |
| CN109815604A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-28 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 基于建筑要素拓扑关系的bim室内空间连通图构建方法 |
| CN110765227A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-07 | 北京百度网讯科技有限公司 | 道路交通网络模型构建方法及装置 |
| CN111026781A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-17 | 北京达美盛软件股份有限公司 | 一种基于对象和空间位置的搜索查询工具 |
| CN111260784A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-09 | 广州海格星航信息科技有限公司 | 一种城市三维空间网格压缩编码方法、装置及终端设备 |
| AU2019209351A1 (en) * | 2018-01-17 | 2020-09-03 | Lone Gull Holdings, Ltd. | Self-powered, self-propelled compute grid with loop topology |
| CN111737392A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 合并楼块数据的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112001016A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-11-27 | 广州大学 | 一种基于元模型和建构逻辑的建筑信息模型自动建模方法 |
| CN112100300A (zh) * | 2020-08-22 | 2020-12-18 | 中国测绘科学研究院 | 矢量地表覆盖图斑空间拓扑关系快速构建方法及存储介质 |
| CN112287433A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-29 | 久瓴(江苏)数字智能科技有限公司 | 空间拓扑结构生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8305376B2 (en) * | 2007-04-12 | 2012-11-06 | Dassault Systemes Solidworks Corporation | Locally updating a three-dimensional model |
| US9529939B2 (en) * | 2010-12-16 | 2016-12-27 | Autodesk, Inc. | Surfacing algorithm for designing and manufacturing 3D models |
| JP5916758B2 (ja) * | 2011-01-14 | 2016-05-11 | ダッソー システムズ ソリッドワークス コーポレイション | Ｇｐｕ上でのｃａｄモデルの直接的なレンダリング |
| US10388025B2 (en) * | 2017-05-25 | 2019-08-20 | OnsiteIQ Inc. | Interactive image based 3D panogragh |
-
2021
- 2021-03-05 CN CN202110244638.XA patent/CN112948518B/zh active Active
Patent Citations (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2008138002A1 (en) * | 2007-05-08 | 2008-11-13 | Laser-Scan, Inc. | Three-dimensional topology building method and system |
| CN101504777A (zh) * | 2009-03-13 | 2009-08-12 | 南京航空航天大学 | 一种三维空间复合体对象间拓扑关系的分析方法 |
| CN101685465A (zh) * | 2009-08-21 | 2010-03-31 | 苏州市数字城市工程研究中心有限公司 | 用于综合管网地理信息系统的一体化三维数据建模方法 |
| CN101655992A (zh) * | 2009-09-15 | 2010-02-24 | 中国科学院软件研究所 | 一种三角网格模型的重建方法 |
| CA2823017A1 (en) * | 2011-01-26 | 2012-08-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method of reservoir compartment analysis using topological structure in 3d earth model |
| CN102254343A (zh) * | 2011-07-01 | 2011-11-23 | 浙江理工大学 | 一种基于凸包与obb的三维网格模型骨架提取方法 |
| CN103839222A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-06-04 | 中国林业科学研究院资源信息研究所 | 一种基于分层次边界拓扑搜索模型的栅格转矢量并行系统 |
| CN105022910A (zh) * | 2015-04-23 | 2015-11-04 | 北京建筑大学 | 一种三维CSG-BRep模型的拓扑元素的访问方法 |
| EP3449399A1 (en) * | 2016-04-27 | 2019-03-06 | Within Technologies Ltd. | Method and system for generating lattice recommendations in computer aided design applications |
| CN106097311A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-11-09 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 机载激光雷达数据的建筑物三维重建方法 |
| CN106649817A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-10 | 北京超图软件股份有限公司 | 地理信息系统三维管模型构建放样方法及装置 |
| WO2018148267A1 (en) * | 2017-02-08 | 2018-08-16 | The Research Foundation For The State University Of New York | System and method associated with progressive spatial analysis of prodigious 3d data including complex structures |
| AU2019209351A1 (en) * | 2018-01-17 | 2020-09-03 | Lone Gull Holdings, Ltd. | Self-powered, self-propelled compute grid with loop topology |
| CN109658506A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-19 | 西南石油大学 | 一种复杂三维拓扑关系描述方法 |
| CN109815604A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-28 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 基于建筑要素拓扑关系的bim室内空间连通图构建方法 |
| CN110765227A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-07 | 北京百度网讯科技有限公司 | 道路交通网络模型构建方法及装置 |
| CN111026781A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-17 | 北京达美盛软件股份有限公司 | 一种基于对象和空间位置的搜索查询工具 |
| CN111260784A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-09 | 广州海格星航信息科技有限公司 | 一种城市三维空间网格压缩编码方法、装置及终端设备 |
| CN111737392A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 合并楼块数据的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112100300A (zh) * | 2020-08-22 | 2020-12-18 | 中国测绘科学研究院 | 矢量地表覆盖图斑空间拓扑关系快速构建方法及存储介质 |
| CN112001016A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-11-27 | 广州大学 | 一种基于元模型和建构逻辑的建筑信息模型自动建模方法 |
| CN112287433A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-29 | 久瓴(江苏)数字智能科技有限公司 | 空间拓扑结构生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Formal representation of 3D structural geological models;Zhangang Wang;《 Computers & Geosciences》;20160531;90;10-23 * |
| 空间拓扑关系计算算法研究;孙晓明;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学》;20120515;A008-18 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112948518A (zh) | 2021-06-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102160990B1 (ko) | 객체 기반의 3d 도시 모델링 방법 및 이를 구현하는 서버, 그리고 이를 이용하는 시스템 | |
| KR102199940B1 (ko) | 3ｄ 엔진을 통한 모바일 3ｄ 디지털 트윈의 3ｄ 지도 구축 방법 | |
| KR101965878B1 (ko) | 시각적 피처들을 이용한 이미지들의 자동 연결 | |
| KR101551739B1 (ko) | 3차원 지형상에 구조물을 위치시키는 방법 | |
| CN113570275A (zh) | 基于bim和数字高程模型的水资源实时监测系统 | |
| CN115438133A (zh) | 一种基于语义关系的地理实体几何表达方法 | |
| CN104090945B (zh) | 一种地理空间实体构建方法及系统 | |
| CN112948518B (zh) | 对象处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 | |
| Ying et al. | Urban 3d modelling methods: A state-of-the-art review | |
| Mirvahabi et al. | Automatic extraction of IndoorGML core model from OpenStreetMap | |
| Borisov et al. | An automated process of creating 3D city model for monitoring urban infrastructures | |
| Shariatpour et al. | Urban 3D Modeling as a Precursor of City Information Modeling and Digital Twin for Smart City Era: A Case Study of the Narmak Neighborhood of Tehran City, Iran | |
| Pan et al. | Deep learning based approaches from semantic point clouds to semantic BIM models for heritage digital twin | |
| Cemellini et al. | Visualization/dissemination of 3D Cadastre | |
| CN117112711A (zh) | 一种实景三维地理信息系统及实现方法 | |
| CN116912817A (zh) | 三维场景模型拆分方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| KR102125683B1 (ko) | 건축물의 실내공간정보에 관한 계층적 디스플레이 방법 및 디스플레이 장치 | |
| Claridades et al. | Using omnidirectional images for semi-automatically generating IndoorGML data | |
| La Russa et al. | An expeditious parametric approach for city information modeling and finite element analysis | |
| CN111383334B (zh) | 用于渲染对象的系统和方法 | |
| Tiwari et al. | 3D city model enabled e-governance for sustainable urbanization | |
| Lu et al. | Computer aided design system based on 3D GIS for park design | |
| Gruen et al. | Perspectives in the reality-based generation, n D modelling, and operation of buildings and building stocks | |
| Chen et al. | Data-driven Reconstruction for Massive Buildings within Urban Scenarios: A Case Study | |
| Claridades et al. | Developing a Data Fusion Strategy between Omnidirectional Image and IndoorGML Data |
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 |