CN114969913A - 一种三维模型构件实例化方法、系统、设备及介质 - Google Patents

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Abstract

发明公开了一种本发明属于建筑信息化领域，具体涉及一种三维模型构件实例化方法、系统、设备及介质。通过构造构件的几何特征hash字段的方式来进行实例化的初步判别，避免了以往对构件中的mesh逐个对比判断的方法，提高了构件实例化判别效率，实现构件级别的实例化，提升实例化粒度。

Description

一种三维模型构件实例化方法、系统、设备及介质
技术领域
本发明属于建筑信息化领域，具体涉及一种三维模型构件实例化方法、系统、设备及介质。
背景技术
随着建筑行业信息化的不断深化，建筑的数字模型无论是从规模上还是精细程度上都有了巨大提升。然而在实际应用中，这类大体量三维模型往往带来了加载困难或经常浏览卡顿而造成的应用性欠佳的问题。因此，如何提升大体量模型的加载性能是建筑信息化领域的一大难点问题。
提升模型加载性能的关键在于提升对模型中规模庞大的几何数据的加载解析能力。在建筑模型中，往往存在大量的相同的实例。比如大量的门、窗、玻璃、桌、椅、树等，他们有着相同的几何信息，所对应的几何数据完全一致，只是位置、大小、角度有所区别。因此，对于大量重复的实例，完全可以只储存一份几何数据，其他相同的实例通过平移、旋转、缩放操作进行展现。如此能够大幅提升对模型几何加载能力，同时有效地减少模型的数据规模。以上描述的过程被称作为实例化过程。
在建筑模型中，存储几何信息的最小单位被称作为mesh，mesh中需要包含几何、材质信息，如几何的顶点坐标和三角面的顶点索引数据等。能够与用户进行交互的最小单位被称作为构件，一般是工程中的基本单元，如墙体、楼板、柱子等，一个构件几何信息可以通过多个mesh的组合来表达。在进行模型实例化的过程中，已经有越来越多的方法可供进行mesh级别的实例化。然而对于大体量模型来说，mesh的数量、复用次数都非常庞大，加载时需要对于复用的mesh逐个进行平移、旋转、缩放操作，同样耗费时间。若能提升实例化的粒度，上升到构件级别的实例化，就能够大量削减复用数量，减少实例化批次，进而达到提升加载效率的效果。传统进行构件实例化的一般做法为，对构件的组成mesh进行逐个比对，判断其是否一致，然而这种方法操作繁琐，耗时较长。
发明内容
针对现有技术中对构件的组成mesh进行逐个比对导致操作繁琐耗时长的问题，本发明提供一种三维模型构件实例化方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
第一方面，本发明提供一种三维模型构件实例化方法，包括如下步骤：
收集构件内部所有mesh的mesh id及使用次数；
根据所述mesh id与使用次数建立构件几何特征hash字段；
对具有相同hash字段的构件选取基准mesh；
计算所述具有相同hash字段的构件中其余每个mesh相对于所述基准mesh的相对旋转矩阵；
对相对旋转矩阵匹配的不同构件，进行局部化点数据的计算与储存，完成构件实例化。
进一步的，所述具有相同hash字段的构件的判别过程包括：
以所述hash字段为关键字，构件id的链表作为值，建立映射哈希表；
对所有构件进行遍历，对于遍历到的构件，在所述映射哈希表中检索hash字段，若找到相同hash字段，在映射哈希表相对应的构件id的链表中，添加此次遍历构件的id；
所有构件遍历完毕后，长度大于1的链表中存有的构件id，即为具有相同hash字段的构件。
进一步的，所述对所有构件进行遍历的过程中，查询当前构件内部所有mesh的使用次数，若存在使用次数为1的mesh，则直接遍历下一构件。
进一步的，所述选取基准mesh包括：
将所述构件内所有所述mesh按照mesh id进行升序排列，并结合所述mesh的使用次数，建立有序哈希表；
若所述有序哈希表内第一个mesh id的使用次数为1，则选定该mesh id所代表的mesh为基准mesh；
若所述有序哈希表内第一个mesh id的使用次数不为1，遍历所述有序哈希表，以第一个使用次数为1的mesh id所代表的mesh作为基准mesh；
若所述有序哈希表内所有mesh id的使用次数都大于1，遍历所述有序哈希表，以使用次数最小的mesh id所代表的mesh作为基准mesh。
进一步的，所述其余每个mesh相对于所述基准mesh的相对旋转矩阵的计算过程包括：
遍历所述其余mesh；
获取所有mesh的全局旋转矩阵；
将基准mesh的全局旋转矩阵的逆矩阵，和当前遍历mesh的全局旋转矩阵相乘，得到当前mesh的相对旋转矩阵。
进一步的，所述不同构件的相对旋转矩阵匹配过程具体为，对于所述长度大于1的链表，遍历所述链表中的每一个构件，遍历过程中，包括：
将当前构件的所述相对旋转矩阵和链表表头构件的所述相对旋转矩阵进行比较；
若都在一个容差范围内，则判定当前构件和链表表头构件互相匹配；
若不匹配，将当前构件从原链表中剔除，并作为头节点建立新链表；
构件遍历完成后，得到剔除不匹配构件的原链表和以不匹配构件为头节点建立的新链表。
进一步的，对于同一链表中的构件，针对某一进行一次局部化点数据的计算，通过提取其余构件的相对旋转矩阵，完成其余构件的实例化。
第二方面，本发明提供一种三维模型构件实例化系统，包括：
数据收集模块：用于收集构件内部所有mesh的mesh id及使用次数；
hash字段模块：用于根据所述mesh id与使用次数建立构件几何特征hash字段；
基准mesh选取模块：用于对具有相同hash字段的构件选取基准mesh；
旋转矩阵模块：用于计算所述具有相同hash字段的构件中其余每个mesh相对于所述基准mesh的相对旋转矩阵；
实例化处理模块：用于对相对旋转矩阵匹配的不同构件，进行局部化点数据的计算与储存，完成构件实例化。
第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述三维模型构件实例化方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述三维模型构件实例化方法。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
第一、本发明通过构造构件的几何特征hash字段的方式来进行实例化的初步判别，避免了以往对构件中的mesh逐个对比判断的方法，提高了构件实例化判别效率，实现构件级别的实例化，提升实例化粒度。
第二、本发明避免了对mesh进行大的平移、旋转、缩放计算，减少了在加载解析时对实例化模型的计算批次，进而提升了模型的解析加载效率，快捷简便易于实现，具有良好的推广价值。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
在附图中：
图1为本发明一种三维模型构件实例化方法中构件初步筛选和分类的流程；
图2为本发明一种三维模型构件实例化方法中构件的特征hash字段的结构；
图3为本发明一种三维模型构件实例化方法精细判断的流程；
图4为本发明一种三维模型构件实例化方法中构件实例化的流程。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本发明所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
实施例1
本发明一种三维模型构件实例化方法，包括如下步骤：
S1：遍历三维模型中的所有构件，统计构件内部的mesh在整个三维模型下的使用次数；
S2：初步筛选分类所有构件，找出需要进行精细判断的构件；
S3：进行精细判断；
S4：进行构件实例化。
所述步骤S1具体包括：收集在整个三维模型下的所有mesh的字符串类型id及使用次数，使用基础哈希表储存字符串类型id及使用次数的映射关系，以mesh的字符串类型id作为关键字，使用次数作为值。
如图1所示，所述步骤S2中初步筛选分类的过程具体包括：
S21：建立以构件的特征hash字段为关键字的映射哈希表hash2ElementList，映射哈希表的值为构件id的链表。其中特征hash字段为能初步表征构件几何特征的二进制字符串，映射哈希表中每个构件id的链表都具有相同的特征hash字段。
S22：对所有构件进行遍历，对遍历到的构件执行如下步骤：
S221：通过步骤S1中建立的基础哈希表，查询构件内部的每个mesh在整体三维模型下的使用次数，若存在使用次数仅为1的mesh，则判定该构件为无需实例化构件，不需要进行后续判断，继续遍历下一个构件，若mesh使用次数大于1，当前构件为初筛构件，进入步骤S222；
S222：收集记录步骤S221中初筛构件所使用mesh的mesh id，进行升序排列，同时收集记录该mesh在此初筛构件中的使用次数，建立本步骤S222中升序排序后的mesh id和使用次数的映射关系，以有序哈希表存储此映射关系；
S223：针对步骤S221中的初筛构件，生成二进制的构件几何特征hash字段，生成时向hash字段中逐个添加mesh信息，由于有序哈希表中的mesh id为有序排列，因此可以保证构件对应的特征hash字段的唯一性，且相同几何构成的构件具有相同的特征hash字段。
hash字段的结构如图2所示，包括头部分和mesh特征信息部分。其中头部分占4字节，用于记录整个hash字段长度。mesh特征信息部分中，每个mesh特征信息包括mesh id和mesh的使用次数，其中使用次数是以无符号短整型的二进制形式存入hash字段中，占用2个字节。
S224：查找映射哈希表hash2ElementList，判断是否存在和步骤S223中生成的特征hash字段相同的hash字段。
若存在，则将步骤S223中构件的id添加至该hash字段所映射的构件id链表中，链表长度加一；若不存在，则以步骤S223中构件的id创建新的链表，并将步骤S223中构件的id与其生成的特征hash字段建立映射关系，此映射关系添加至映射哈希表hash2ElementList中。
S23：所有构件遍历完毕后，判断映射哈希表中每个链表长度，若有链表长度大于1，则选取其中对应的构件，进入步骤S3，进行精细判断。
如图3所示，步骤S3中的精细判断流程具体如下。
对于步骤S23中长度大于1的链表，遍历链表中的每一个构件，执行以下步骤：
S31：若遍历构件为链表表头构件，首先选取一个mesh作为基准mesh，以基准mesh的旋转矩阵作为构件的全局旋转矩阵；
选取基准mesh依照如下三种情况：
情况1：提取步骤222中所建立的有序哈希表中第一个mesh id的使用次数，若该mesh id在构件中的使用次数为1，则选定该mesh id所代表的mesh为基准mesh，否则为情况2；
情况2：遍历步骤222中的有序哈希表，找到第一个使用次数为1的mesh id，以此mesh id所代表的mesh作为基准mesh，若所有mesh id的使用次数都大于1，则为情况3；
情况3：遍历步骤222中的有序哈希表，找到使用次数最小的mesh id，在有相同mesh id的几个mesh中任意选取其中一个作为基准mesh，此时不能保证基准mesh的唯一性，后续需要做额外比对。计算其余有相同mesh id的mesh相对于基准mesh的相对旋转矩阵，计算它们在局部坐标系下的平均相对平移量，以该平移量作为后续评判依据。
S32：计算记录每个其余mesh相对于基准mesh的相对旋转矩阵。依次遍历其余mesh，通过基准mesh的全局旋转矩阵TB global和当前遍历mesh的全局旋转矩阵Tn global得到当前mesh的相对旋转矩阵Tn local：
Figure BDA0003659754090000071
S33：遍历链表中下一个构件，依照步骤31已选好的基准mesh进行旋转矩阵是否匹配的判断，具体包括：
S331：确定基准mesh的唯一性，从步骤222中建立的有序哈希表中提取基准mesh的mesh id对应的使用次数，若不为1，则遍历与基准mesh具有相同mesh id的几个mesh，计算这些mesh在全局坐标系下的平均相对平移量
Figure BDA0003659754090000072
再逐个按照这几个mesh的旋转矩阵进行旋转操作：
Figure BDA0003659754090000073
其中，Tn global为第n个与基准mesh具有相同mesh id的mesh的全局旋转矩阵，得到的局部坐标系下的平均相对平移量
Figure BDA0003659754090000074
与步骤31中情况3的数据相对比，若平移量之间的差距在一定容差范围内则判定该mesh与设定的基准mesh为同一mesh。
S332：计算其余mesh的相对旋转矩阵，与步骤S32第一个构件中计算所得的每个mesh的相对旋转矩阵进行比较，逐个比较各分量，若都在一个容差范围内则判定为各mesh相对旋转矩阵互相匹配，当前遍历构件与第一个构件为相同实例，若不匹配进入步骤S333；
S333：将不匹配构件从原链表中剔除，作为头节点建立新链表，后续遍历的构件除了与原链表头节点构件相互比对之外，还需要与新链表的头节点构件比对，若与新链表的头节点互相匹配则从原链表中剔除，挂在匹配的链表处。
S34：完成构件遍历，得到剔除不匹配构件的原链表和以不匹配构件为头节点建立的新链表。
如图4所示，进行构件实例化的过程具体包括：
S41：遍历步骤S3中得到的链表，若链表长度大于1则继续进行；
S42：遍历链表中的每一个构件，设置构件的旋转矩阵为构件内基准mesh的旋转矩阵，其中基准mesh已经在步骤S31中选好；
S43：利用步骤S32计算的每个mesh与基准mesh的相对旋转矩阵，计算每个mesh局部化的点数据，计算公式如下：
Figure BDA0003659754090000081
其中：Pn local为第n个mesh在构件局部坐标系下的点数据，Pn mesh为在第n个mesh中在mesh局部坐标系下的点数据。将局部化的点数据进行储存，完成了一个构件的实例化；
S44：对于同一链表中的构件，只需要进行一次局部化点数据计算，其余构件只需要提取相对旋转矩阵即可完成实例化。
本发明通过mesh引用次数初步剔除大部分无需实例化的构件，通过构件几何特征字段的使用对构件进行筛选分类，再对剩余每个类别的构件进行精细检测，大幅提升实例化效率，快速实现由mesh级别实例化上升到构件级别实例化过程。
实施例2
一种三维模型构件实例化系统，包括：
数据收集模块：用于收集构件内部所有mesh的mesh id及使用次数；
hash字段模块：用于根据所述mesh id与使用次数建立构件几何特征hash字段；
基准mesh选取模块：用于对具有相同hash字段的构件选取基准mesh；
旋转矩阵模块：用于计算所述具有相同hash字段的构件中其余每个mesh相对于所述基准mesh的相对旋转矩阵；
实例化处理模块：用于对相对旋转矩阵匹配的不同构件，进行局部化点数据的计算与储存，完成构件实例化。
实施例3
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1所述三维模型构件实例化方法。
实施例4
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1所述三维模型构件实例化方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种三维模型构件实例化方法，其特征在于，包括如下步骤：
收集构件内部所有mesh的mesh id及使用次数；
根据所述mesh id与使用次数建立构件几何特征hash字段；
对具有相同hash字段的构件选取基准mesh；
计算所述具有相同hash字段的构件中其余每个mesh相对于所述基准mesh的相对旋转矩阵；
对相对旋转矩阵匹配的不同构件，进行局部化点数据的计算与储存，完成构件实例化。
2.根据权利要求1中所述的三维模型构件实例化方法，其特征在于，所述具有相同hash字段的构件的判别过程包括：
以所述hash字段为关键字，构件id的链表作为值，建立映射哈希表；
对所有构件进行遍历，对于遍历到的构件，在所述映射哈希表中检索hash字段，若找到相同hash字段，在映射哈希表相对应的构件id的链表中，添加此次遍历构件的id；
所有构件遍历完毕后，长度大于1的链表中存有的构件id，即为具有相同hash字段的构件。
3.根据权利要求2中所述的三维模型构件实例化方法，其特征在于，所述对所有构件进行遍历的过程中，查询当前构件内部所有mesh的使用次数，若存在使用次数为1的mesh，则直接遍历下一构件。
4.根据权利要求1中所述的三维模型构件实例化方法，其特征在于，所述选取基准mesh包括：
将所述构件内所有所述mesh按照mesh id进行升序排列，并结合所述mesh的使用次数，建立有序哈希表；
若所述有序哈希表内第一个mesh id的使用次数为1，则选定该mesh id所代表的mesh为基准mesh；
若所述有序哈希表内第一个mesh id的使用次数不为1，遍历所述有序哈希表，以第一个使用次数为1的meshid所代表的mesh作为基准mesh；
若所述有序哈希表内所有mesh id的使用次数都大于1，遍历所述有序哈希表，以使用次数最小的meshid所代表的mesh作为基准mesh。
5.根据权利要求1中所述的三维模型构件实例化方法，其特征在于，所述其余每个mesh相对于所述基准mesh的相对旋转矩阵的计算过程包括：
遍历所述其余mesh；
获取所有mesh的全局旋转矩阵；
将基准mesh的全局旋转矩阵的逆矩阵，和当前遍历mesh的全局旋转矩阵相乘，得到当前mesh的相对旋转矩阵。
6.根据权利要求2中所述的三维模型构件实例化方法，其特征在于，所述不同构件的相对旋转矩阵匹配过程具体为，对于所述长度大于1的链表，遍历所述链表中的每一个构件，遍历过程中，包括：
将当前构件的所述相对旋转矩阵和链表表头构件的所述相对旋转矩阵进行比较；
若都在一个容差范围内，则判定当前构件和链表表头构件互相匹配；
若不匹配，将当前构件从原链表中剔除，并作为头节点建立新链表；
构件遍历完成后，得到剔除不匹配构件的原链表和以不匹配构件为头节点建立的新链表。
7.根据权利要求6中所述的三维模型构件实例化方法，其特征在于，对于同一链表中的构件，针对某一进行一次局部化点数据的计算，通过提取其余构件的相对旋转矩阵，完成其余构件的实例化。
8.一种三维模型构件实例化系统，包括：
数据收集模块：用于收集构件内部所有mesh的mesh id及使用次数；
hash字段模块：用于根据所述mesh id与使用次数建立构件几何特征hash字段；
基准mesh选取模块：用于对具有相同hash字段的构件选取基准mesh；
旋转矩阵模块：用于计算所述具有相同hash字段的构件中其余每个mesh相对于所述基准mesh的相对旋转矩阵；
实例化处理模块：用于对相对旋转矩阵匹配的不同构件，进行局部化点数据的计算与储存，完成构件实例化。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述三维模型构件实例化方法。
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权利要求1至7任一项所述三维模型构件实例化方法。
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