CN114510841B - 基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于图像建模技术领域，具体涉及基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统。所述系统包括：元组件构建单元，配置用于构建用于进行建筑物虚拟图像建模的立方体形的元组件，所述元组件为设定了固有物理特性的图像建模模块；建筑物三维模型生成单元，配置用于获取目标建筑物的图像，生成目标建筑物的三维模型；建筑物模型搭建单元，配置用于获取目标建筑物的物理参数，结合生成的目标建筑物的三维模型，使用元组件，搭建建筑物模型。所述系统通过获取目标建筑物的图像，构建全景图像，然后构建模型，使用预先建立的元组件来堆砌模型，然后模拟爆破，以确定拆迁的最佳爆破点，实现了拆迁的可视化和精准模拟化。
Description
技术领域
本发明属于图像建模技术领域，具体涉及基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统。
背景技术
因国家建设、城市改造、整顿市容和环境保护等需要，建设单位需对建设用地上现存的房屋进行拆除，以便进行建设项目的施工，达到土地资源的合理配置。
现有技术中，对建筑物进行虚拟图像建模一般使用三维建模的方式。根据采用的技术手段和表现形式不同，建筑物三维建模方法主要分为模拟建模、半模拟建模和测量建模三大类。前两种方法是将地物的平面轮廓模型与高程模型相结合，依靠人工建立几何模型、采集以及粘贴模型纹理等工作来建立建筑物三维模型，该方法虽然简单，但是对于城市内数千乃至数万的建筑物而言，该方法耗时耗力、工作量大、周期长、成本高以及建立的模型与实际模型相差较大，显然不适用于城市大场景实景三维建模。
目前，大范围三维数字城市模型的生产还是采用测量建模法，该方法主要通过传统的航空摄影测量方法来实现，由于是基于垂直摄影的成像方式，只能获取地物的空间位置信息和顶部纹理信息，地物的立面纹理信息还需要通过费时费力的实地摄影采集方式获取，这就造成了影像数据的获取方式存在差异以及地物信息获取的时间不同步,该方法虽然满足大批量数据处理，也能够真实的获取建筑物信息，但是生产流程复杂、成本高、工作强度大以及需要整合的信息量巨大，目前应用较为困难。
另外，现有的建筑物三维建模方法难以模拟拆迁发生时的情况，拆迁过程中建筑物被爆破时，建筑物被碎裂的部分的运动方向也无法预测，使得其难以应用到拆迁中。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统，所述系统通过获取目标建筑物的图像，构建全景图像，然后构建模型，使用预先建立的元组件来堆砌模型，然后模拟爆破，以确定拆迁的最佳爆破点，实现了拆迁的可视化和精准模拟化。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统，所述系统包括：元组件构建单元，配置用于构建用于进行建筑物虚拟图像建模的立方体形的元组件，所述元组件为设定了固有物理特性的图像建模模块；建筑物三维模型生成单元，配置用于获取目标建筑物的图像，生成目标建筑物的三维模型；建筑物模型搭建单元，配置用于获取目标建筑物的物理参数，结合生成的目标建筑物的三维模型，使用元组件，搭建建筑物模型；爆破中心确定单元，配置用于在预先建立的匹配模型库中，找到与建筑物模型匹配的匹配模型，以匹配模型中对应的爆破中心为球心，以设定的阈值为半径，在建筑物模型中确立爆破中心区域，然后基于匹配模型和建筑模型的差异，计算差异值，基于差异值，在爆破中心区域中确立至少四个备选圆心，最后分别在备选圆心的位置设立虚拟的爆破源，模拟爆破，对每次爆破后的情况进行质量评估，计算质量分数，基于质量分数，找到最佳圆心，作为确立的爆破中心。
进一步的，所述元组件设定的固有物理特性包括：长、宽、高、密度和质量。
进一步的，所述建筑物三维模型生成单元包括：图像获取装置、图像合成装置和三维模型生成装置；所述图像获取装置，配置用于获取目标建筑物在两个设定方向的图像，所述设定方向满足以下条件：两个方向的夹角的范围为：30度～90度，相机在这两个设定方向获取图像时，相机在竖直方向的夹角的范围为：0度～90度；所述图像合成装置，配置用于将获取到的两个设定方向的图像进行合成，得到全景图像；三维模型生成装置，配置用于基于全景图像，生成目标建筑物的三维模型。
进一步的，所述图像合成装置包括：重叠区域检测模块，配置用于检测两个设定方向的图像之间的重叠区域；裁剪模块，配置用于在其中一个图像中裁剪出检测到的重叠区域，得到该图像对应的剩余部分；合成模块，配置用于将该图像对应的剩余部分和另外一个图像进行合成，得到合成的全景图像。
进一步的，所述重叠区域检测模块在两个设定方向的图像之间检测出重叠区域的方法包括：使用如下两个公式确定重叠区域的上边界的起始位置分别在两个图像中的起始位置：
和S2＝(D-C)*cosw；其中，D＝B，S1为重叠区域在两个图像中的第一图像的上边界的起始位置，S2为重叠区域在两个图像中的第二图像的上边界的起始位置，A为第一图像的上边界的起始点坐标，B为第一图像的上边界的终点坐标，D为第二图像的上边界的终点坐标，C为第二图像的上边界的起始点坐标，w为两个设定方向的夹角；再由第一图像或第二图像的上边界的终点作为重叠区域的下边界的终点位置；判断第一图像和第二图像彼此之间的相对位置，以相位位置在下的图像的顶边界的起始点位置作为重叠区域在相对位置在上的图像和相对位置在下的图像中的顶边界的起始点位置，且以相对位置在上的图像的底边界的起始点位置作为重叠区域在相对位置在上的图像和相对位置在下的图像的底边界的起始点位置。
进一步的，所述裁剪模块在选择两个图像中的其中一个图像裁剪出检测到的重叠区域时，选择重叠区域的面积占比较小的图像，作为裁剪目标图像，进行裁剪；所述裁剪模块在进行裁剪时，依据得出的重叠区域分别在两幅图像中的上边界的终点位置、下边界的终点位置、底边界的终点位置和顶边界的终点位置，在裁剪目标图像中裁剪出重叠区域；合成模块在将该图像对应的剩余部分和另外一个图像进行合成时，使用基于图像融合的方法进行合成，得到合成的全景图像。
进一步的，所述三维模型生成装置基于全景图像，生成目标建筑物的三维模型的方法包括：将全景图像环绕到一个虚拟的立方体上，不断调整立方体的长宽高，直到全景图像刚好覆盖立方体，以生成目标建筑物的三维模型。
进一步的，所述匹配模型库中存储有预先建立的匹配模型，该匹配模型依据历史的被拆迁的建筑模型进行建立，并存储有被拆迁的建筑模型在被拆迁时所使用的爆破中心，以此建立匹配模型和其对应的爆破中心的关联关系。
进一步的，所述爆破中心确定单元基于匹配模型和建筑模型的差异，计算差异值，基于差异值，在爆破中心区域中确立至少四个备选圆心的方法包括：
其中，S匹为匹配模型，S模为建筑模型，S匹-S模表示匹配模型与建筑模型的差异部分，
表示匹配模型与建筑模型的差异部分在匹配模型中的占比，R为设定系数取值范围为：50～100；L为计算得到的差异距离；以匹配模型中对应的爆破中心为起点，分别在四个互相垂直的方向，相隔L的位置确立四个备选圆心。
进一步的，所述爆破中心确定单元对每次爆破后的情况进行质量评估，计算质量分数，基于质量分数，找到最佳圆心，作为确立的爆破中心的方法包括：每次爆破后，评估爆破后的元组件落在设定区域外内的个数，以该个数的倒数作为质量分数，将质量分数最大的一次爆破所对应的备选圆心作为最佳圆心，确立为爆破中心。
本发明的基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统，具有如下有益效果：
1.效率高：本发明在构建目标建筑物的全景图像时，在进行建模时，以及在进行模拟爆破拆迁时，都进行了最为简化的操作，在保证能够达到效果的前提下，大幅度提升了效率。
2.实现了拆迁的可视化：本发明实现了拆迁的可视化；现有技术中，每一次拆迁的规划都需要耗费大量的人力和物力，本发明通过建立普适性的方法以适用于大多数拆迁场景。
3.准确率高：本发明虽然在进行全景图像合成，爆破模拟和建筑物模型构建的过程中使用的算法相较于现有技术的精度均有所降低，但并未影响到最终结果，相反，在最终结果上，通过质量分数的计算，来进行校正，提升了准确率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统的系统结构示意图；
图2为本发明实施例提供的基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统的元组件构建的多个不同形状的建筑物模型的示意图；
图3为本发明实施例提供的基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统的两幅图像中的重叠区域的原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图及本发明的实施例对本发明的方法作进一步详细的说明。
实施例1
如图1所示，基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统，所述系统包括：元组件构建单元，配置用于构建用于进行建筑物虚拟图像建模的立方体形的元组件，所述元组件为设定了固有物理特性的图像建模模块；建筑物三维模型生成单元，配置用于获取目标建筑物的图像，生成目标建筑物的三维模型；建筑物模型搭建单元，配置用于获取目标建筑物的物理参数，结合生成的目标建筑物的三维模型，使用元组件，搭建建筑物模型；爆破中心确定单元，配置用于在预先建立的匹配模型库中，找到与建筑物模型匹配的匹配模型，以匹配模型中对应的爆破中心为球心，以设定的阈值为半径，在建筑物模型中确立爆破中心区域，然后基于匹配模型和建筑模型的差异，计算差异值，基于差异值，在爆破中心区域中确立至少四个备选圆心，最后分别在备选圆心的位置设立虚拟的爆破源，模拟爆破，对每次爆破后的情况进行质量评估，计算质量分数，基于质量分数，找到最佳圆心，作为确立的爆破中心。
具体的，现有技术中针对建筑物进行拆迁一般均使用爆破的方式，但在爆破过程中需要确立最佳的爆破中心，以保证在拆迁时产生的负面影响最小。
但由于不同的建筑物的结构，特性均不相同，无法对所有的建筑都适用一种标准来找寻最佳爆破中心。
本发明利用的时积木的思想，构建的元组件就是一个个积木，这些元组件的物理特性是固定的。这就使得其在计算机中能够以统一的标准来对这些元组件的运动进行预测。
结合构建的建筑物模型的不同，使用的元组件的数量，元组件的堆砌方式均不相同，但对堆砌号的建筑物模型，在计算机中模拟一个力，这些元组件的运动方式是相同的，这样就能实现可视化的拆迁，找到最佳爆破中心，提升爆破的精准性，及提升效率。
实施例2
在上一实施例的基础上，所述元组件设定的固有物理特性包括：长、宽、高、密度和质量。
元组件为一个立方体块，其固有物理特性可以设置。现有技术中，使用类似方法的有游戏引擎，游戏引擎中的物理碰撞等参数都是设定好的，在进行游戏开发时，直接调用就能实现，本发明利用了类似的想法。
实施例3
在上一实施例的基础上，所述建筑物三维模型生成单元包括：图像获取装置、图像合成装置和三维模型生成装置；所述图像获取装置，配置用于获取目标建筑物在两个设定方向的图像，所述设定方向满足以下条件：两个方向的夹角的范围为：30度～90度，相机在这两个设定方向获取图像时，相机在竖直方向的夹角的范围为：0度～90度；所述图像合成装置，配置用于将获取到的两个设定方向的图像进行合成，得到全景图像；三维模型生成装置，配置用于基于全景图像，生成目标建筑物的三维模型。
具体的，在实际情况中，获取图像最好保证两个方向的夹角为90度，以及保证相机在竖直方向的夹角为0度，这样便于后续的全景图像合成。如果图像在两个方向的夹角不是90度，或者相机在竖直方向的夹角不是0度，则会导致两个图像中存在重叠区域，需要对重叠区域进行检测，以去除重叠区域带来的影响，然后进行全景图像合成。
另一方方面，因为获取的推向仅为两幅，降低了后续图像合成的算法复杂度，提升了效率。但因为是两幅图像，会导致合成的全景图像的准确率降低，但因为本发明是对目标建筑物的模拟，不需要完全的精确，只需要对轮廓形状进行模拟即可，因此获取两幅图像就能达到本发明的目的。
实施例4
在上一实施例的基础上，所述图像合成装置包括：重叠区域检测模块，配置用于检测两个设定方向的图像之间的重叠区域；裁剪模块，配置用于在其中一个图像中裁剪出检测到的重叠区域，得到该图像对应的剩余部分；合成模块，配置用于将该图像对应的剩余部分和另外一个图像进行合成，得到合成的全景图像。
具体的，在全景图像合成中，最关键的在于找到重叠区域，找到重叠区域才能进行全景图像合成。
参考图3，图3中展示了两幅图像在合成全景图像时，需要找到重叠区域的示意图。
实施例5
在上一实施例的基础上，所述重叠区域检测模块在两个设定方向的图像之间检测出重叠区域的方法包括：使用如下两个公式确定重叠区域的上边界的起始位置分别在两个图像中的起始位置：
和S2＝(D-C)*cosw；其中，D＝B，S1为重叠区域在两个图像中的第一图像的上边界的起始位置，S2为重叠区域在两个图像中的第二图像的上边界的起始位置，A为第一图像的上边界的起始点坐标，B为第一图像的上边界的终点坐标，D为第二图像的上边界的终点坐标，C为第二图像的上边界的起始点坐标，w为两个设定方向的夹角；再由第一图像或第二图像的上边界的终点作为重叠区域的下边界的终点位置；判断第一图像和第二图像彼此之间的相对位置，以相位位置在下的图像的顶边界的起始点位置作为重叠区域在相对位置在上的图像和相对位置在下的图像中的顶边界的起始点位置，且以相对位置在上的图像的底边界的起始点位置作为重叠区域在相对位置在上的图像和相对位置在下的图像的底边界的起始点位置。
具体的，本发明确定重叠区域的方法与现有技术不同，其算法复杂度较低，现有技术中，去除重叠区域都需要进行基于像素的处理，效率低。而本发明因为在进行目标建筑物建模的时候，只需要对基于轮廓的形状构建3D模型即可，使用本算法不仅可以达到目的，还能降低算法复杂度，适用于大型建筑物的建模，提升效率。
实施例6
在上一实施例的基础上，所述裁剪模块在选择两个图像中的其中一个图像裁剪出检测到的重叠区域时，选择重叠区域的面积占比较小的图像，作为裁剪目标图像，进行裁剪；所述裁剪模块在进行裁剪时，依据得出的重叠区域分别在两幅图像中的上边界的终点位置、下边界的终点位置、底边界的终点位置和顶边界的终点位置，在裁剪目标图像中裁剪出重叠区域；合成模块在将该图像对应的剩余部分和另外一个图像进行合成时，使用基于图像融合的方法进行合成，得到合成的全景图像。
具体的，在进行全景图像时，对所述重叠区域的每列像素点坐标进行坐标变换；
根据坐标变换后的所述重叠区域的像素点坐标以及预设的融合比例系数，对拼接后的两幅图像进行图像融合处理，获得所述全景图像。
实施例7
在上一实施例的基础上，所述三维模型生成装置基于全景图像，生成目标建筑物的三维模型的方法包括：将全景图像环绕到一个虚拟的立方体上，不断调整立方体的长宽高，直到全景图像刚好覆盖立方体，以生成目标建筑物的三维模型。
实施例8
在上一实施例的基础上，所述匹配模型库中存储有预先建立的匹配模型，该匹配模型依据历史的被拆迁的建筑模型进行建立，并存储有被拆迁的建筑模型在被拆迁时所使用的爆破中心，以此建立匹配模型和其对应的爆破中心的关联关系。
参考图2，图2中展示了使用元组件搭建的多种不同的建筑模型。针对不同形状的建筑模型，在检索匹配模型时，一般使用物理参数的检索方法。即获取建筑模型的长宽高，构建建筑模型的元组件的个数来从匹配模型库中找到与之类似的匹配模型。找到的匹配模型往往与建筑模型存在一些差异，因为没有办法通过有限的匹配模型来匹配无限种类的建筑模型。因此当存在差异时，我们需要找到差异最小的匹配模型。一般通过计算差异部分的占比来实现。
实施例9
在上一实施例的基础上，所述爆破中心确定单元基于匹配模型和建筑模型的差异，计算差异值，基于差异值，在爆破中心区域中确立至少四个备选圆心的方法包括：
其中，S匹为匹配模型，S模为建筑模型，S匹-S模表示匹配模型与建筑模型的差异部分，
表示匹配模型与建筑模型的差异部分在匹配模型中的占比，R为设定系数取值范围为：50～100；L为计算得到的差异距离；以匹配模型中对应的爆破中心为起点，分别在四个互相垂直的方向，相隔L的位置确立四个备选圆心。
具体的，
表示匹配模型与建筑模型的差异部分在匹配模型中的占比，占比越小，说明匹配模型和建筑模型的差异越小。这个时候得到的L的值就越小，使得最终建立的四个备选圆心的位置很接近，最终使得计算得出的最后的圆心的准确率越高。
实施例10
在上一实施例的基础上，所述爆破中心确定单元对每次爆破后的情况进行质量评估，计算质量分数，基于质量分数，找到最佳圆心，作为确立的爆破中心的方法包括：每次爆破后，评估爆破后的元组件落在设定区域外内的个数，以该个数的倒数作为质量分数，将质量分数最大的一次爆破所对应的备选圆心作为最佳圆心，确立为爆破中心。
需要说明的是，上述实施例提供的系统，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元来完成，即将本发明实施例中的单元或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的单元可以合并为一个单元，也可以进一步拆分成多个子单元，以完成以上描述的全部或者单元功能。对于本发明实施例中涉及的单元、步骤的名称，仅仅是为了区分各个单元或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域技术人员应能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件单元、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
术语“第一”、“另一部分”等是配置用于区别类似的对象，而不是配置用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者单元/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者单元/装置所固有的要素。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术标记作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非配置用于限定本发明的保护范围。
Claims (9)
1.基于虚拟图像建模的拆迁可视化系统，其特征在于，所述系统包括：元组件构建单元，配置用于构建用于进行建筑物虚拟图像建模的立方体形的元组件，所述元组件为设定了固有物理特性的图像建模模块；建筑物三维模型生成单元，配置用于获取目标建筑物的图像，生成目标建筑物的三维模型；建筑物模型搭建单元，配置用于获取目标建筑物的物理参数，结合生成的目标建筑物的三维模型，使用元组件，搭建建筑物模型；爆破中心确定单元，配置用于在预先建立的匹配模型库中，找到与建筑物模型匹配的匹配模型，以匹配模型中对应的爆破中心为球心，以设定的阈值为半径，在建筑物模型中确立爆破中心区域，然后基于匹配模型和建筑模型的差异，计算差异值，基于差异值，在爆破中心区域中确立至少四个备选圆心，最后分别在备选圆心的位置设立虚拟的爆破源，模拟爆破，对每次爆破后的情况进行质量评估，计算质量分数，基于质量分数，找到最佳圆心，作为确立的爆破中心；所述爆破中心确定单元基于匹配模型和建筑模型的差异，计算差异值，基于差异值，在爆破中心区域中确立至少四个备选圆心的方法包括：
其中，S匹为匹配模型，S模为建筑模型，S匹-S模表示匹配模型与建筑模型的差异部分，
表示匹配模型与建筑模型的差异部分在匹配模型中的占比，R为设定系数取值范围为：50～100；L为计算得到的差异距离；以匹配模型中对应的爆破中心为起点，分别在四个互相垂直的方向，相隔L的位置确立四个备选圆心。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述元组件设定的固有物理特性包括：长、宽、高、密度和质量。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述建筑物三维模型生成单元包括：图像获取装置、图像合成装置和三维模型生成装置；所述图像获取装置，配置用于获取目标建筑物在两个设定方向的图像，所述设定方向满足以下条件：两个方向的夹角的范围为：30度～90度，相机在这两个设定方向获取图像时，相机在竖直方向的夹角的范围为：0度～90度；所述图像合成装置，配置用于将获取到的两个设定方向的图像进行合成，得到全景图像；三维模型生成装置，配置用于基于全景图像，生成目标建筑物的三维模型。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述图像合成装置包括：重叠区域检测模块，配置用于检测两个设定方向的图像之间的重叠区域；裁剪模块，配置用于在其中一个图像中裁剪出检测到的重叠区域，得到该图像对应的剩余部分；合成模块，配置用于将该图像对应的剩余部分和另外一个图像进行合成，得到合成的全景图像。
5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述重叠区域检测模块在两个设定方向的图像之间检测出重叠区域的方法包括：使用如下两个公式确定重叠区域的上边界的起始位置分别在两个图像中的起始位置：
和S2＝(D-C)*cosw；其中，D＝B，S1为重叠区域在两个图像中的第一图像的上边界的起始位置，S2为重叠区域在两个图像中的第二图像的上边界的起始位置，A为第一图像的上边界的起始点坐标，B为第一图像的上边界的终点坐标，D为第二图像的上边界的终点坐标，C为第二图像的上边界的起始点坐标，w为两个设定方向的夹角；再由第一图像或第二图像的上边界的终点作为重叠区域的下边界的终点位置；判断第一图像和第二图像彼此之间的相对位置，以相位位置在下的图像的顶边界的起始点位置作为重叠区域在相对位置在上的图像和相对位置在下的图像中的顶边界的起始点位置，且以相对位置在上的图像的底边界的起始点位置作为重叠区域在相对位置在上的图像和相对位置在下的图像的底边界的起始点位置。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述裁剪模块在选择两个图像中的其中一个图像裁剪出检测到的重叠区域时，选择重叠区域的面积占比较小的图像，作为裁剪目标图像，进行裁剪；所述裁剪模块在进行裁剪时，依据得出的重叠区域分别在两幅图像中的上边界的终点位置、下边界的终点位置、底边界的终点位置和顶边界的终点位置，在裁剪目标图像中裁剪出重叠区域；合成模块在将该图像对应的剩余部分和另外一个图像进行合成时，使用基于图像融合的方法进行合成，得到合成的全景图像。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述三维模型生成装置基于全景图像，生成目标建筑物的三维模型的方法包括：将全景图像环绕到一个虚拟的立方体上，不断调整立方体的长宽高，直到全景图像刚好覆盖立方体，以生成目标建筑物的三维模型。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述匹配模型库中存储有预先建立的匹配模型，该匹配模型依据历史的被拆迁的建筑模型进行建立，并存储有被拆迁的建筑模型在被拆迁时所使用的爆破中心，以此建立匹配模型和其对应的爆破中心的关联关系。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述爆破中心确定单元对每次爆破后的情况进行质量评估，计算质量分数，基于质量分数，找到最佳圆心，作为确立的爆破中心的方法包括：每次爆破后，评估爆破后的元组件落在设定区域外内的个数，以该个数的倒数作为质量分数，将质量分数最大的一次爆破所对应的备选圆心作为最佳圆心，确立为爆破中心。
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