CN114998544A - 一种顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法,具体步骤如下:对三角面进行正射投影、高度分层、边界提取,并根据空间包含关系、高度关系、面积比关系识别屋顶、墙体、水箱、装饰,以屋顶为主体结构结合其它部件对单个建筑生成5级LOD模型;在三维平台加载原始模型,通过场景出图方式生成模型纹理,按照模型几何位置与场景相机就近原则,对各级LOD模型重建纹理坐标;遍历所有模型,获取场景包围盒,按照四叉树划分场景和组织瓦块,根据单个建筑模型中心点确定所在瓦块,再由瓦块层级选择模型LOD层级,最后对瓦块内的模型进行组合、纹理合并、几何合并。本发明适合大范围建筑实体模型的轻量化。
Description
技术领域
本发明涉及三维地理信息数据轻量化建模技术领域,尤其涉及一种顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法。
背景技术
近年来,在“数字城市”、“智慧城市”以及城市信息模型CIM(City InformationModel)建设阶段,建立了海量、丰富的城市建筑三维模型数据库,另外,随着测绘技术和装备的发展,三维模型的获取逐渐便捷,在新型基础测绘和实景三维建设中也在源源不断地生产动态更新、高精度的建筑实体三维模型。这些海量三维建筑实体模型成果为国土空间规划、智慧安防、智慧社区等工作提供了精准真实的三维数字底座支撑。与此同时,这些高精度、细节丰富的三维建筑实体模型纹理复杂、数据量庞大,给数据存储、传输以及语义表达等诸多方面带来了巨大挑战,也不便于数据共享和个性化、轻量级的应用。
由于前期行业标准缺乏,各地建模流程、建模成果、三维模型格式缺乏统一标准,所以常规建筑实体三维模型的轻量化是以删除三角面或塌陷三角边为出发点,删除三角面会造成明显地几何漏面、破面,而基于塌陷三角边的简化对模型点、线、面的拓扑结构正确性要求较高,实际生产中人工建模很难满足这些要求。另外,三维模型轻量化在减少三角面和纹理数据同时,往往会造成较大的视觉退化,不能保证较好的视觉效果。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法,能够在保持模型视觉主体结构前提下,生成多级LOD模型和场景,适合大范围的建筑实体模型加载,过程包括模型读取解析、三角面投影、边界轮廓提取、建筑结构识别、建筑主体结构提取、单建筑的多级LOD生成、模型纹理映射、场景组织。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
设计一种顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法,具体步骤如下:
步骤S1、遍历数据目录下的原始建筑实体模型,读取解析实体模型几何数据,主要是获取几何三角面信息;
步骤S2、再对三角面进行正射投影、高度分层、边界提取,并根据空间包含关系、高度关系、面积比关系识别屋顶、墙体、水箱、装饰,以屋顶为主体结构结合其它部件对单个建筑生成5级LOD模型;
步骤S3、在三维平台加载原始模型,通过场景出图方式生成模型纹理,按照模型几何位置与场景相机就近原则,对各级LOD模型重建纹理坐标;
步骤S4、遍历所有模型,获取场景包围盒,按照四叉树划分场景和组织瓦块,根据单个建筑模型中心点确定所在瓦块行列号,根据瓦块层级选择模型LOD层级,对包含模型按进行组合、纹理合并、几何合并;
步骤S5、获取每个瓦块中心点、包围盒,进行瓦块LOD关联和成果输出。
优选的,步骤S2的具体步骤如下:
步骤S21、通过向量运算获取模型每个三角面面积、法向量,根据三角面法向量过滤掉竖直面,对具有相同法向量的相邻倾斜三角面组成三角面集合,以集合的最低点作为三角面集合中高程点,记录模型的最低高程;
步骤S22、以三角面或三角面集合最低点作为投影高程,以0.8m作为阈值,将所有三角面按高程分层,对每个高程梯度内的三角面正射投影,并在二维平面拓扑融合合并,获取每个高程梯度的平面轮廓,同时对平面轮廓中多边形分离,保证每个高程梯度集合是平面拓扑不相交;同时在二维正射平面融合所有三角面得到建筑实体模型的二维轮廓边界;
步骤S23、按照实际情况中正射视角下屋顶、水箱、墙、装饰部件空间拓扑关系、高度关系、面积占主体比关系、面积与长度比关系,识别墙、屋顶、水箱、装饰,并按照墙-屋顶-水箱、装饰、屋顶、屋顶-水箱组合对每个高程梯度分组集合;
步骤S24、以屋顶、屋顶-水箱、墙-屋顶-水箱集合作为建筑主体高程梯度,在二维平面对所有主体、墙的梯度轮廓面融合与合并,得到整个主体的二维轮廓边界,并以主体高程梯度中平面投影外轮廓面积最大的集合高度作为第一主体高度;
步骤S25、结合装饰、水箱,生成各个高程梯度的体块模型,组合L0~L4级的不同精细程度的模型;
L0级模型是主体二维轮廓边界通过共线、相邻点、凹凸边、折角简化生成最粗级别的二维轮廓边界,结合模型最低点和第一主体高度生成体块模型;
由原始主体二维轮廓边界结合模型最低点和第一主体高度生成体块模型L1级模型;
根据各个主体高程梯度二维轮廓结合模型最低点和各梯度高程,组合各个梯度生成体块组合L2级模型;
在L2级模型基础上,加入水箱、装饰、墙的体块模型,体块的高度是从主体屋顶到其顶部的高程,生成L3级模型;原始模型对所有顶点、法线、三角面合并,生成L4级模型。
优选的,步骤S3的具体步骤如下:
步骤S31、在三维引擎平台中加载原始模型,获取模型中心点、包围盒半径,以模型中心点为中心,设置场景相机在与中心点同等高度、3倍包围盒半径之外的圆上,在从顶面、前后左右5个方向正射出图,并记录对应的场景相机矩阵、裁剪矩阵;
步骤S32、根据各级LOD模型中顶点坐标,选择最近的场景相机,以对应的出图作为纹理,由相机矩阵、裁剪矩阵得到在场景相机下的纹理坐标;
步骤S33、根据映射后的纹理坐标去掉无效或未使用的纹理,并对剩余纹理重新组织、纹理坐标更新,减少纹理数据。
优选的,步骤S4的具体步骤如下:
步骤S41、遍历所有处理好的单个模型,根据L4级模型获取整个场景最大包围盒,根据包围盒范围确定最小格网层级;
按照四叉树分割一直到第19级瓦块,其中19级瓦块由L4层级模型组成,18级由L3层级模型组成,17级由L2层级模型组成,16级由L1级模型组成,15级由L0级模型组成,小于15级是根据L0级模型合并组成但不保持模型单体,并对纹理分辨率控制;
步骤S42、根据建筑实体的中心确定实体所在的瓦块行列号,并以瓦块尺寸的0.002倍作为阈值,建筑的长或宽超过该阈值就保存在本瓦块中,否则不保留在本级瓦块,进入下一格网层级瓦块;
步骤S43、根据S3产生的纹理和纹理坐标,对第15到19级瓦块包含的建筑实体模型组合成一个瓦块,保持模型单体和原始分辨率,小于15级瓦块,对包含的L0级模型进行几何、纹理合并,不再保持单体、并逐级降低分辨率。
本发明提出的一种顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法,有益效果在于:该顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法根据原始高细节的建筑实体模型,在保持建筑实体视觉主体结构前提下,自动生成多级体块组合模型,并组织生成多层级场景瓦块,极大减少传输、渲染的数据量,适合大范围的轻量化应用。
附图说明
图1为本发明提出的一种顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
参照图1,一种顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法,具体步骤如下:
步骤S1、遍历数据目录下的原始建筑实体模型,读取解析实体模型几何数据,主要是获取几何三角面信息;
步骤S2、再对三角面进行正射投影、高度分层、边界提取,并根据空间包含关系、高度关系、面积比关系识别屋顶、墙体、水箱、装饰,以屋顶为主体结构结合其它部件对单个建筑生成5级LOD模型,具体步骤如下:
步骤S21、通过如下公式计算模型每个三角面面积Sface、法向量根据三角面法向量过滤掉竖直面,对具有相同法向量的相邻倾斜三角面组成三角面集合,以集合的最低点作为三角面集合中高程点,记录三角面或三角面集合的最低高程hface,算法公式如下:
其中P1,P2,P2表示三角面按逆时针顺序表示的三个顶点;
步骤S22、以三角面或三角面集合最低点作为投影高程,以0.8m作为阈值,将所有三角面按高程分层,对每个高程梯度内的三角面正射投影,并在二维平面拓扑融合合并,获取每个高程梯度的平面轮廓,同时对平面轮廓中多边形分离,保证每个高程梯度集合是平面拓扑不相交;同时在二维正射平面融合所有三角面得到建筑实体模型的二维轮廓边界Sh,算法公式如下:
其中face表示步骤S21处理后的模型三角面或三角面集合;
步骤S23、按照实际情况中正射视角下屋顶、水箱、墙、装饰部件空间拓扑关系、高度关系、面积占主体比关系Rs、面积与长度比关系Rl,可以识别墙、屋顶、水箱、装饰等,并按照墙-屋顶-水箱、装饰、屋顶、屋顶-水箱等组合对每个高程梯度分组集合,算法公式如下:
步骤S24、以屋顶、屋顶-水箱、墙-屋顶-水箱集合作为建筑主体高程梯度,在二维平面对所有主体、墙的梯度轮廓面融合与合并,得到整个主体的二维轮廓边界,并以主体高程梯度中平面投影外轮廓面积最大的集合高度作为第一主体高度;
步骤S25、结合装饰、水箱等,生成各个高程梯度的体块模型,组合L0~L4级的不同精细程度的模型。L0级模型是主体二维轮廓边界通过共线、相邻点、凹凸边、折角简化生成最粗级别的二维轮廓边界,结合模型最低点和第一主体高度生成体块模型;由原始主体二维轮廓边界结合模型最低点和第一主体高度生成体块模型L1级模型;根据各个主体高程梯度二维轮廓结合模型最低点和各梯度高程,组合各个梯度生成体块组合L2级模型;在L2级模型基础上,加入水箱、装饰、墙的体块模型,体块的高度是从主体屋顶到其顶部的高程,生成L3级模型;原始模型对所有顶点、法线、三角面合并,生成L4级模型;
步骤S3、在三维平台加载原始模型,通过场景出图方式生成模型纹理,按照模型几何位置与场景相机就近原则,对各级LOD模型重建纹理坐标,具体步骤如下:
步骤S31、在三维引擎平台中加载原始模型,获取模型中心点、包围盒半径,以模型中心点为中心,设置场景相机在与中心点同等高度、3倍包围盒半径之外的球上,在从顶面、前后左右5个方向正射出图,并记录对应的场景相机矩阵CameraMatrix、相机位置CameraPosition、相机方向ncamera、裁剪矩阵ProjectMatrix;
步骤S32、根据各级LOD模型中每个顶点几何坐标,选择最近的场景相机,以对应的出图作为纹理,由相机矩阵CameraMatrix、裁剪矩阵ProjectMatrix得到在场景相机下的纹理坐标textcoord,算法公式如下:
其中position表示模型的几何顶点。
步骤S33、根据映射后的纹理坐标去掉无效或未使用的纹理,并对剩余纹理重新组织、纹理坐标更新,减少纹理数据;
步骤S4、遍历所有模型,获取场景包围盒(OBB),按照四叉树划分场景和组织瓦块,根据单个建筑模型中心点确定所在瓦块行列号,根据瓦块层级选择模型LOD层级,对包含模型按进行组合、纹理合并、几何合并,具体步骤如下:
步骤S41、遍历所有处理好的单个模型,根据L4级模型获取整个场景最大包围盒,再根据包围盒范围按照如下公式确定最小格网层级。按照四叉树分割一直到第19级瓦块,其中19级瓦块由L4层级模型组成,18级由L3层级模型组成,17级由L2层级模型组成,16级由L1级模型组成,15级由L0级模型组成,小于15级是根据L0级模型合并组成但不保持模型单体,并对纹理分辨率控制,算法公式如下:
其中,R表示地球半径,zoom表示层级;
步骤S42、根据建筑实体的中心按如下公式计算实体所在的瓦块行列号,并以瓦块尺寸的0.002倍作为阈值,建筑的长或宽超过该阈值就保存在本瓦块中,否则不保留在本级瓦块,进入下一格网层级瓦块,算法公式如下:
其中(Centerx,Centery)是实体中心点坐标,(x0、y0)是格网起点,(row,col)是格网行列号,Sizezoom表示第zoom级瓦块尺寸;
步骤S43、根据S3产生的纹理和纹理坐标,对第15到19级瓦块包含的建筑实体模型组合成一个瓦块,保持模型单体和原始分辨率,小于15级瓦块,对包含的L0级模型进行几何、纹理合并,不再保持单体、并逐级降低分辨率,纹理合并算法如下所示:
步骤S5、获取每个瓦块中心点、包围盒(OBB),进行瓦块LOD关联和成果输出。
本发明有益效果在于:本发明面向三维地理信息应用过程中数据轻量化的迫切需求,通过对建筑实体模型正射视角的三角面高程投影、顶面高程分层,并通过在平面拓扑融合获取各个层级高程边界轮廓,再根据各个分层的空间拓扑包含关系、高度关系、长度与面积关系,识别屋顶、水箱、女儿墙、装饰等,以屋顶作为建筑主体,并对建筑主体二维轮廓边界扩展、简化,水箱、装饰、女儿墙、装饰作为建筑附属,结合建模实体模型底部高程,组装成多级不同细节程度的体块模型,再基于纹理映射对模型纹理、纹理坐标重建,最后通过四叉树对简化的单体建筑组装,实现大范围建筑实体模型组织与轻量化。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法,其特征在于,具体步骤如下:
步骤S1、遍历数据目录下的原始建筑实体模型,读取解析实体模型几何数据,主要是获取几何三角面信息;
步骤S2、再对三角面进行正射投影、高度分层、边界提取,并根据空间包含关系、高度关系、面积比关系识别屋顶、墙体、水箱、装饰,以屋顶为主体结构结合其它部件对单个建筑生成5级LOD模型;
步骤S3、在三维平台加载原始模型,通过场景出图方式生成模型纹理,按照模型几何位置与场景相机就近原则,对各级LOD模型重建纹理坐标;
步骤S4、遍历所有模型,获取场景包围盒,按照四叉树划分场景和组织瓦块,根据单个建筑模型中心点确定所在瓦块行列号,根据瓦块层级选择模型LOD层级,对包含模型按进行组合、纹理合并、几何合并;
步骤S5、获取每个瓦块中心点、包围盒,进行瓦块LOD关联和成果输出。
2.根据权利要求1所述的顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法,其特征在于,步骤S2的具体步骤如下:
步骤S21、通过向量运算获取模型每个三角面面积、法向量,根据三角面法向量过滤掉竖直面,对具有相同法向量的相邻倾斜三角面组成三角面集合,以集合的最低点作为三角面集合中高程点,记录模型的最低高程;
步骤S22、以三角面或三角面集合最低点作为投影高程,以0.8m作为阈值,将所有三角面按高程分层,对每个高程梯度内的三角面正射投影,并在二维平面拓扑融合合并,获取每个高程梯度的平面轮廓,同时对平面轮廓中多边形分离,保证每个高程梯度集合是平面拓扑不相交;同时在二维正射平面融合所有三角面得到建筑实体模型的二维轮廓边界;
步骤S23、按照实际情况中正射视角下屋顶、水箱、墙、装饰部件空间拓扑关系、高度关系、面积占主体比关系、面积与长度比关系,识别墙、屋顶、水箱、装饰,并按照墙-屋顶-水箱、装饰、屋顶、屋顶-水箱组合对每个高程梯度分组集合;
步骤S24、以屋顶、屋顶-水箱、墙-屋顶-水箱集合作为建筑主体高程梯度,在二维平面对所有主体、墙的梯度轮廓面融合与合并,得到整个主体的二维轮廓边界,并以主体高程梯度中平面投影外轮廓面积最大的集合高度作为第一主体高度;
步骤S25、结合装饰、水箱,生成各个高程梯度的体块模型,组合L0~L4级的不同精细程度的模型;
L0级模型是主体二维轮廓边界通过共线、相邻点、凹凸边、折角简化生成最粗级别的二维轮廓边界,结合模型最低点和第一主体高度生成体块模型;
由原始主体二维轮廓边界结合模型最低点和第一主体高度生成体块模型L1级模型;
根据各个主体高程梯度二维轮廓结合模型最低点和各梯度高程,组合各个梯度生成体块组合L2级模型;
在L2级模型基础上,加入水箱、装饰、墙的体块模型,体块的高度是从主体屋顶到其顶部的高程,生成L3级模型;原始模型对所有顶点、法线、三角面合并,生成L4级模型。
3.根据权利要求1所述的顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法,其特征在于,步骤S3的具体步骤如下:
步骤S31、在三维引擎平台中加载原始模型,获取模型中心点、包围盒半径,以模型中心点为中心,设置场景相机在与中心点同等高度、3倍包围盒半径之外的圆上,在从顶面、前后左右5个方向正射出图,并记录对应的场景相机矩阵、裁剪矩阵;
步骤S32、根据各级LOD模型中顶点坐标,选择最近的场景相机,以对应的出图作为纹理,由相机矩阵、裁剪矩阵得到在场景相机下的纹理坐标;
步骤S33、根据映射后的纹理坐标去掉无效或未使用的纹理,并对剩余纹理重新组织、纹理坐标更新,减少纹理数据。
4.根据权利要求1所述的顾及视觉主体的建筑实体模型轻量化方法,其特征在于,步骤S4的具体步骤如下:
步骤S41、遍历所有处理好的单个模型,根据L4级模型获取整个场景最大包围盒,根据包围盒范围确定最小格网层级;
按照四叉树分割一直到第19级瓦块,其中19级瓦块由L4层级模型组成,18级由L3层级模型组成,17级由L2层级模型组成,16级由L1级模型组成,15级由L0级模型组成,小于15级是根据L0级模型合并组成但不保持模型单体,并对纹理分辨率控制;
步骤S42、根据建筑实体的中心确定实体所在的瓦块行列号,并以瓦块尺寸的0.002倍作为阈值,建筑的长或宽超过该阈值就保存在本瓦块中,否则不保留在本级瓦块,进入下一格网层级瓦块;
步骤S43、根据S3产生的纹理和纹理坐标,对第15到19级瓦块包含的建筑实体模型组合成一个瓦块,保持模型单体和原始分辨率,小于15级瓦块,对包含的L0级模型进行几何、纹理合并,不再保持单体、并逐级降低分辨率。
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---|---|
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115294257A (zh) * | 2022-10-10 | 2022-11-04 | 中交第四航务工程勘察设计院有限公司 | 基于几何分离的大体量模型的多线程异步加载方法及装置 |
CN116310226A (zh) * | 2023-05-16 | 2023-06-23 | 深圳大学 | 三维对象层级模型生成方法、装置、设备和存储介质 |
CN117407959A (zh) * | 2023-10-30 | 2024-01-16 | 深圳市蓝宇飞扬科技有限公司 | Bim模型的分拆展示方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101290222A (zh) * | 2008-06-13 | 2008-10-22 | 北京天下图数据技术有限公司 | 通过真正射影像快速构建三维建筑物场景的方法 |
US20140354626A1 (en) * | 2010-05-12 | 2014-12-04 | Google Inc. | Block Based Level of Detail Representation |
CN110111410A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-08-09 | 武汉众智鸿图科技有限公司 | 一种基于空间数据库的二三维管网数据组织及显示方法 |
CN110827402A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-02-21 | 武大吉奥信息技术有限公司 | 一种基于栅格化技术的类建筑物三维模型简化方法及系统 |
CN111161411A (zh) * | 2020-04-08 | 2020-05-15 | 速度时空信息科技股份有限公司 | 一种基于八叉树的三维建筑物模型lod方法 |
CN111784840A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-10-16 | 广西壮族自治区自然资源遥感院 | 基于矢量数据自动分割lod层级三维数据单体化方法及系统 |
CN112035433A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-12-04 | 华设设计集团股份有限公司 | 将bim模型转为支持大体量分级加载gis模型的方法 |
CN114283231A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-05 | 奥格科技股份有限公司 | 基于lod的bim模型轻量化构建与显示方法 |
-
2022
- 2022-06-21 CN CN202210703724.7A patent/CN114998544B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101290222A (zh) * | 2008-06-13 | 2008-10-22 | 北京天下图数据技术有限公司 | 通过真正射影像快速构建三维建筑物场景的方法 |
US20140354626A1 (en) * | 2010-05-12 | 2014-12-04 | Google Inc. | Block Based Level of Detail Representation |
CN110111410A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-08-09 | 武汉众智鸿图科技有限公司 | 一种基于空间数据库的二三维管网数据组织及显示方法 |
CN110827402A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-02-21 | 武大吉奥信息技术有限公司 | 一种基于栅格化技术的类建筑物三维模型简化方法及系统 |
CN111161411A (zh) * | 2020-04-08 | 2020-05-15 | 速度时空信息科技股份有限公司 | 一种基于八叉树的三维建筑物模型lod方法 |
WO2021204025A1 (zh) * | 2020-04-08 | 2021-10-14 | 速度时空信息科技股份有限公司 | 一种基于八叉树的三维建筑物模型lod方法 |
CN111784840A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-10-16 | 广西壮族自治区自然资源遥感院 | 基于矢量数据自动分割lod层级三维数据单体化方法及系统 |
CN112035433A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-12-04 | 华设设计集团股份有限公司 | 将bim模型转为支持大体量分级加载gis模型的方法 |
CN114283231A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-05 | 奥格科技股份有限公司 | 基于lod的bim模型轻量化构建与显示方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
关鸿亮;江恒彪;曹天景;刘先林;: "通过真正射影像快速构建三维建筑物场景的方法", 测绘科学, no. 03, 20 May 2009 (2009-05-20) * |
朱庆;陈兴旺;丁雨淋;刘铭崴;何华贵;杨卫军;陈利燕;曹振宇;: "视觉感知驱动的三维城市场景数据组织与调度方法", 西南交通大学学报, no. 05, 31 December 2017 (2017-12-31) * |
李新维;邓非;李学飞;吴思;: "一种大规模倾斜摄影模型三维可视化方案", 测绘通报, no. 04, 25 April 2017 (2017-04-25) * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115294257A (zh) * | 2022-10-10 | 2022-11-04 | 中交第四航务工程勘察设计院有限公司 | 基于几何分离的大体量模型的多线程异步加载方法及装置 |
CN115294257B (zh) * | 2022-10-10 | 2023-02-17 | 中交第四航务工程勘察设计院有限公司 | 基于几何分离的大体量模型的多线程异步加载方法及装置 |
CN116310226A (zh) * | 2023-05-16 | 2023-06-23 | 深圳大学 | 三维对象层级模型生成方法、装置、设备和存储介质 |
CN116310226B (zh) * | 2023-05-16 | 2023-08-18 | 深圳大学 | 三维对象层级模型生成方法、装置、设备和存储介质 |
CN117407959A (zh) * | 2023-10-30 | 2024-01-16 | 深圳市蓝宇飞扬科技有限公司 | Bim模型的分拆展示方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
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