CN114168530A - 三维数据的存储方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据存储领域，公开了一种三维数据的存储方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取三维数据；根据预置根节点推导算法，分析所述三维数据的根节点，得到根节点集，将所述根节点集转换为JSON格式文件；根据预置URI指引地址和预置引用字节长度，将所述URI指引地址对应的纹理数据截取所述引用字节长度，得到纹理数据矩阵；根据预置特征截取算法，对所述纹理数据矩阵的截取处理，得到截取纹理矩阵集；将所述截取纹理矩阵集与所述JSON格式文件映射关联处理存储于预置模型数据库中。
Description
技术领域
本发明涉及数据存储领域，尤其涉及一种三维数据的存储方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
BIM是以工程建筑领域为对象，基于建设项目全生命周期的信息化、智能化方法与过程的数据模型。随着甲方、设计院、施工单位等对BIM模型的审查规则的逐步标准化，需要高效的处理审查任务。然而BIM设计的模型多样化，设计习惯的不同，设计标准的快速迭代更新。
基于规则类型的多样化和规则更新迭代的频率，我们需要设计一个解析模型的数据格式，用于支持不同类型的规则审核应对不同阶段的规则审查，解决当前由于三维数据的多样化和迭代更新过快产生了三维建筑数据通用型较低的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于解决当前由于三维数据的多样化和迭代更新过快产生了三维建筑数据通用型较低的技术问题。
本发明第一方面提供了一种三维数据的存储方法，包括步骤：
获取三维数据；
根据预置根节点推导算法，分析所述三维数据的根节点，得到根节点集，将所述根节点集转换为JSON格式文件；
根据预置URI指引地址和预置引用字节长度，将所述URI指引地址对应的纹理数据截取所述引用字节长度，得到纹理数据矩阵；
根据预置特征截取算法，对所述纹理数据矩阵的截取处理，得到截取纹理矩阵集；
将所述截取纹理矩阵集与所述JSON格式文件映射关联处理存储于预置模型数据库中。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述根据预置URI指引地址和预置引用字节长度，将所述URI指引地址对应的纹理数据截取所述引用字节长度，得到纹理数据矩阵包括：
基于预置URI指引地址，读取所述URI指引地址对应的纹理数据；
基于所述纹理数据的排列顺序，将所述纹理数据截取预置引用字节长度，得到纹理数据矩阵。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述根据预置特征截取算法，对所述纹理数据矩阵的截取处理，得到截取纹理矩阵集包括：
将所述纹理数据矩阵传递至buffer缓存区，用于将所述纹理数据矩阵进行裁剪；
根据预置裁剪定位值，将所述纹理数据裁剪为N个截取纹理矩阵，得到截取纹理矩阵集，其中，N为正整数。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述将所述截取纹理矩阵集与所述JSON格式文件映射关联处理存储于预置模型数据库中包括：
读取所述截取纹理矩阵集中的截取纹理矩阵，查询出所述截取纹理矩阵的渲染设置；
根据预置关联结构，将所述截取纹理矩阵、所述渲染设置放置在所述JSON格式文件中，得到存储数据；
将所述存储数据存储于预置模型数据库。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述渲染设置包括：
数据定义类型、渲染定义范围、渲染偏移量、渲染窗口值。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述数据定义类型包括：
标量、矢量、矩阵。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述根据预置根节点推导算法，分析所述三维数据的根节点，得到根节点集包括：
将所述三维数据的顶点确定为根节点，生成根节点集。
本发明第二方面提供了一种三维数据的存储装置，所述三维数据的存储装置包括：
获取模块，用于获取三维数据；
分析转换模块，用于根据预置根节点推导算法，分析所述三维数据的根节点，得到根节点集，将所述根节点集转换为JSON格式文件；
纹理引用模块，用于根据预置URI指引地址和预置引用字节长度，将所述URI指引地址对应的纹理数据截取所述引用字节长度，得到纹理数据矩阵；
截取模块，用于根据预置特征截取算法，对所述纹理数据矩阵的截取处理，得到截取纹理矩阵集；
映射存储模块，用于将所述截取纹理矩阵集与所述JSON格式文件映射关联处理存储于预置模型数据库中。
本发明第三方面提供了一种三维数据的存储设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述三维数据的存储设备执行上述的三维数据的存储方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的三维数据的存储方法。
在本发明实施例中，通过对三维数据的根节点以Json文件和二进制文件关联的方式储存在文件数据库，减少了不同格式数据文件之间的不相容性，提高了对三维数据的通用型，解决了当前由于三维数据的多样化和迭代更新过快产生了三维建筑数据通用型较低的技术问题。
附图说明
图1为本发明实施例中三维数据的存储方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中三维数据的存储方法的另一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中三维数据的存储装置的一个实施例示意图；
图4为本发明实施例中三维数据的存储装置的另一个实施例示意图；
图5为本发明实施例中三维数据的存储设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种三维数据的存储方法、装置、设备及存储介质。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中三维数据的存储方法的一个实施例，包括步骤：
101、获取三维数据；
在本实施例中，三维数据的分析数据可以使用Revit三维数据作为举例，获取的三维数据以Revit三维数据。
102、根据预置根节点推导算法，分析三维数据的根节点，得到根节点集，将根节点集转换为JSON格式文件；
在本实施例中，三维数据的根节点定义为node，而node的节点下位有mesh来定义几何状态，所有的nodes可以组合成一个根节点集，而组合方式采用JSON格式文件。Scene作为根节点集，下位的node是各个根节点，根节点几何状态为mesh来定义，mesh包含有几何纹理的buffer。在外部读取可以在material-texture进行读取，texture中包括sampler和image两种数据。
进一步的，在102中可以执行以下步骤：
1021、将三维数据的顶点确定为根节点，生成根节点集。
在1021步骤中，三维数据构件对象以数组的方式储存在JSON文件中，可以通过对应的数组来索引访问，但是起点是构件的顶点数据作为根节点，不同的顶点共同构成根节点集。
103、根据预置URI指引地址和预置引用字节长度，将URI指引地址对应的纹理数据截取引用字节长度，得到纹理数据矩阵；
在本实施例中，可以采用buffer作为引导读取纹理数据的标识，然后在URI后写出纹理数据的文件路径，并设置bytelength作为文件数据的大小。
进一步的，在103可以执行以下步骤：
1031、基于预置URI指引地址，读取URI指引地址对应的纹理数据；
1032、基于纹理数据的排列顺序，将纹理数据截取预置引用字节长度，得到纹理数据矩阵。
在1031-1032步骤中，URI地址填写了“data：Application/octet stream；base64，AAAA”，在地址读取纹理数据，数据可能作为顶点属性或索引传递给渲染器，或者数据可能包含蒙皮信息或动画关键帧。为了能够使用此数据，需要有关此数据的结构和类型的其他信息，数据bytelength长度为20，则按顺序读取出20个二进制数据块。
104、根据预置特征截取算法，对纹理数据矩阵的截取处理，得到截取纹理矩阵集；
在本实施例中，特征截取基于二进制数据块进行截取，纹理数据矩阵0-6号二进制数据块作为0号截取的截取纹理矩阵，而8-20号二进制数据块作为1号截取纹理矩阵，生成包含两个截取纹理矩阵的截取纹理矩阵集。
进一步的，在104还可以执行以下步骤：
1041、将纹理数据矩阵传递至buffer缓存区，用于将纹理数据矩阵进行裁剪；
1042、根据预置裁剪定位值，将纹理数据裁剪为N个截取纹理矩阵，得到截取纹理矩阵集，其中，N为正整数。
在1041、1042步骤中，从缓冲区buffer构造数据的第一步是使用bufferView对象。bufferView表示一个缓冲区的数据的“切片”。此切片使用偏移量和长度定义(以字节为计量单位)。
可以参考伪代码：
"bufferViews":[{"buffer":0,"byteOffset":0,"byteLength":6,"target":34963},{"buffer":0,"byteOffset":8,"byteLength":12,"target":34962}]。伪代码bufferViews设置了buffer为0号的缓存区域的裁剪模式，一个裁剪开始端为0，裁剪长度为6。另一个裁剪开始端为8，裁剪长度为12，这里的裁剪顺序是默认设置的数据，"target"为整体的编号情况。
105、将截取纹理矩阵集与JSON格式文件映射关联处理存储于预置模型数据库中。
在本实施例中，可以限定JSON格式文件的版本为version2.0，JSON格式文件可以参考图2的模型审查JSON文件的数据格式示意图。模板的数据内容可以参考下列说明：
Scene：指审查的整个模型
Node：模型中的一个对象。它可以包含一个变换(比如移动、旋转、复制)，引用更多的子对象。
Camera：定义了用于渲染构件的视觉配置。
Mesh：描述了场景中出现的3D模型构件的网格数据。它所引用的accessor对象可以用来访问真实的几何数据。它所引用的material对象定义了3D模型构件的纹理和材质。
Accessor：一个访问任意数据的抽象数据源。被mesh元素使用来提供几何数据。它通过引用一个bufferView对象，来引用实际的二进制数据。
Material：包含了定义构件对象外观的参数。通常引用了用于构件的texture对象。
Texture：定义了一个image对象和一个sampler对象。Sampler对象定义了image对象在构件上的纹理样式。
其中构件的几何数据和纹理数据，通常不被包含在JSON文件中，是存储在外部的文件中，JSON文件只包含了到这些外部文件的链接。这样可以使二进制数据可以以紧凑的形式进行存储和审查算法的解析使用，无需额外的解码和预处理。
"buffer01":{"byteLength":12352，"type":"arraybuffer"，"uri":"buffer01.bin"}，如上伪代码，一个buffer01包含了一个指向二进制数据的URI。"image01":{"uri":"image01.png"}如上伪代码，一个image01可以引用一个外部图像文件来作为模型构件的纹理。
对于读取的纹理数据来说，不同的纹理数据buffer渲染不同的JSON文件的根文件，可以参考伪代码的数据：
"accessors":[{"bufferView":0,"byteOffset":0,"componentType":5123,"count":36,"type":"SCALAR","max":[13],"min":[0]}，在伪代码处，对于标量值，使用"SCALAR"，在accessor还包括min和max属性，汇总其数据内容的属性。accessor中包含的所有数据元素的按组件的最小值和最大值。因此，在顶点位置的情况下，min和max属性定义对象的边界框。
进一步的，在105可以执行以下步骤：
1051、读取截取纹理矩阵集中的截取纹理矩阵，查询出截取纹理矩阵的渲染设置；
1052、根据预置关联结构，将截取纹理矩阵、渲染设置放置在JSON格式文件中，得到存储数据；
1503、将存储数据存储于预置模型数据库。
在1051-1053步骤中，可以参考伪代码：
"accessors":[{"bufferView":0,"byteOffset":0,"componentType":5123,"count":3,"type":"SCALAR","max":[2],"min":[0]},{"bufferView":1,"byteOffset":0,"compo nentType":5126,"count":3,"type":"VEC3","max":[1.0,1.0,0.0],"min":[0.0,0.0,0.0]}]
第一个访问器引用索引为0的bufferView，它定义了包含索引的部分缓冲区buffer数据(也就是说对顶点数据进行索引。)。它的类型type是“SCALAR”，它的componentType是5123(UNSIGNED_SHORT)。这意味着索引存储为标量无符号短值。
第二个访问器引用索引为1的bufferView，它定义了包含顶点属性(特别是顶点位置)的部分缓冲区数据。其类型为“VEC3”，其组件类型为5126(FLOAT)。所以这个访问器用浮点组件来描述三维向量。
在不同的根节点上存在不同的数据设置，在nodes结构下进行数据存储。"meshes":[{...}{...}...]，数组索引可以用来定义对象之间的关系。定义结点也就是单个模型构件，可以通过索引引用上面定义的对象"nodes":[{"mesh":1,...},{"mesh":3,...}]。
可以理解的渲染设置包括：数据定义类型、渲染定义范围("max":[2],"min":[0])、渲染偏移量("byteOffset"：0)、渲染窗口值("count":3)。数据定义类型包括：标量(表示为SCALAR)、矢量(表示为VEC3)、矩阵(表示为MAT4)。
在本发明实施例中，通过对三维数据的根节点以Json文件和二进制文件关联的方式储存在文件数据库，减少了不同格式数据文件之间的不相容性，提高了对三维数据的通用型，解决了当前由于三维数据的多样化和迭代更新过快产生了三维建筑数据通用型较低的技术问题。
上面对本发明实施例中三维数据的存储方法进行了描述，下面对本发明实施例中三维数据的存储装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中三维数据的存储装置一个实施例包括：
获取模块301，用于获取三维数据；
分析转换模块302，用于根据预置根节点推导算法，分析所述三维数据的根节点，得到根节点集，将所述根节点集转换为JSON格式文件；
纹理引用模块303，用于根据预置URI指引地址和预置引用字节长度，将所述URI指引地址对应的纹理数据截取所述引用字节长度，得到纹理数据矩阵；
截取模块304，用于根据预置特征截取算法，对所述纹理数据矩阵的截取处理，得到截取纹理矩阵集；
映射存储模块305，用于将所述截取纹理矩阵集与所述JSON格式文件映射关联处理存储于预置模型数据库中。
在本发明实施例中，通过对三维数据的根节点以Json文件和二进制文件关联的方式储存在文件数据库，减少了不同格式数据文件之间的不相容性，提高了对三维数据的通用型，解决了当前由于三维数据的多样化和迭代更新过快产生了三维建筑数据通用型较低的技术问题。
请参阅图4，本发明实施例中三维数据的存储装置的另一个实施例包括：
获取模块301，用于获取三维数据；
分析转换模块302，用于根据预置根节点推导算法，分析所述三维数据的根节点，得到根节点集，将所述根节点集转换为JSON格式文件；
纹理引用模块303，用于根据预置URI指引地址和预置引用字节长度，将所述URI指引地址对应的纹理数据截取所述引用字节长度，得到纹理数据矩阵；
截取模块304，用于根据预置特征截取算法，对所述纹理数据矩阵的截取处理，得到截取纹理矩阵集；
映射存储模块305，用于将所述截取纹理矩阵集与所述JSON格式文件映射关联处理存储于预置模型数据库中。
其中，所述分析转换模块302具体用于：
将所述三维数据的顶点确定为根节点，生成根节点集。
其中，所述纹理引用模块303具体用于：
基于预置URI指引地址，读取所述URI指引地址对应的纹理数据；
基于所述纹理数据的排列顺序，将所述纹理数据截取预置引用字节长度，得到纹理数据矩阵。
其中，所述截取模块304具体用于：
将所述纹理数据矩阵传递至buffer缓存区，用于将所述纹理数据矩阵进行裁剪；
根据预置裁剪定位值，将所述纹理数据裁剪为N个截取纹理矩阵，得到截取纹理矩阵集，其中，N为正整数。
其中，所述映射存储模块305包括：
读取单元3051，用于读取所述截取纹理矩阵集中的截取纹理矩阵，查询出所述截取纹理矩阵的渲染设置；
放置单元3052，用于根据预置关联结构，将所述截取纹理矩阵、所述渲染设置放置在所述JSON格式文件中，得到存储数据；
存储单元3053，用于将所述存储数据存储于预置模型数据库；
其中，所述渲染设置包括：
数据定义类型、渲染定义范围、渲染偏移量、渲染窗口值；
其中，所述数据定义类型包括：
标量、矢量、矩阵。
在本发明实施例中，通过对三维数据的根节点以Json文件和二进制文件关联的方式储存在文件数据库，减少了不同格式数据文件之间的不相容性，提高了对三维数据的通用型，解决了当前由于三维数据的多样化和迭代更新过快产生了三维建筑数据通用型较低的技术问题。
上面图3和图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的三维数据的存储装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中三维数据的存储设备进行详细描述。
图5是本发明实施例提供的一种三维数据的存储设备的结构示意图，该三维数据的存储设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)510(例如，一个或一个以上处理器)和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对三维数据的存储设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在三维数据的存储设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
基于三维数据的存储设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图5展示的三维数据的存储设备结构并不构成对基于三维数据的存储设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述三维数据的存储方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种三维数据的存储方法，其特征在于，包括步骤：
获取三维数据；
根据预置根节点推导算法，分析所述三维数据的根节点，得到根节点集，将所述根节点集转换为JSON格式文件；
根据预置URI指引地址和预置引用字节长度，将所述URI指引地址对应的纹理数据截取所述引用字节长度，得到纹理数据矩阵；
根据预置特征截取算法，对所述纹理数据矩阵的截取处理，得到截取纹理矩阵集；
将所述截取纹理矩阵集与所述JSON格式文件映射关联处理存储于预置模型数据库中。
2.根据权利要求1所述的三维数据的存储方法，其特征在于，所述根据预置URI指引地址和预置引用字节长度，将所述URI指引地址对应的纹理数据截取所述引用字节长度，得到纹理数据矩阵包括：
基于预置URI指引地址，读取所述URI指引地址对应的纹理数据；
基于所述纹理数据的排列顺序，将所述纹理数据截取预置引用字节长度，得到纹理数据矩阵。
3.根据权利要求1所述的三维数据的存储方法，其特征在于，所述根据预置特征截取算法，对所述纹理数据矩阵的截取处理，得到截取纹理矩阵集包括：
将所述纹理数据矩阵传递至buffer缓存区，用于将所述纹理数据矩阵进行裁剪；
根据预置裁剪定位值，将所述纹理数据裁剪为N个截取纹理矩阵，得到截取纹理矩阵集，其中，N为正整数。
4.根据权利要求1所述的三维数据的存储方法，其特征在于，所述将所述截取纹理矩阵集与所述JSON格式文件映射关联处理存储于预置模型数据库中包括：
读取所述截取纹理矩阵集中的截取纹理矩阵，查询出所述截取纹理矩阵的渲染设置；
根据预置关联结构，将所述截取纹理矩阵、所述渲染设置放置在所述JSON格式文件中，得到存储数据；
将所述存储数据存储于预置模型数据库。
5.根据权利要求4所述的三维数据的审查方法，其特征在于，所述渲染设置包括：
数据定义类型、渲染定义范围、渲染偏移量、渲染窗口值。
6.根据权利要求5所述的三维数据的审查方法，其特征在于，所述数据定义类型包括：
标量、矢量、矩阵。
7.根据权利要求1所述的三维数据的存储方法，其特征在于，所述根据预置根节点推导算法，分析所述三维数据的根节点，得到根节点集包括：
将所述三维数据的顶点确定为根节点，生成根节点集。
8.一种三维数据的存储装置，其特征在于，所述三维数据的存储装置包括：
获取模块，用于获取三维数据；
分析转换模块，用于根据预置根节点推导算法，分析所述三维数据的根节点，得到根节点集，将所述根节点集转换为JSON格式文件；
纹理引用模块，用于根据预置URI指引地址和预置引用字节长度，将所述URI指引地址对应的纹理数据截取所述引用字节长度，得到纹理数据矩阵；
截取模块，用于根据预置特征截取算法，对所述纹理数据矩阵的截取处理，得到截取纹理矩阵集；
映射存储模块，用于将所述截取纹理矩阵集与所述JSON格式文件映射关联处理存储于预置模型数据库中。
9.一种三维数据的存储设备，其特征在于，所述三维数据的存储设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述三维数据的存储设备执行如权利要求1-7中任一项所述的三维数据的存储方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的三维数据的存储方法。
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