CN116258809B - 一种轻量化3d模型存储结构工作方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种轻量化3D模型存储结构工作方法，包括如下步骤：S1，获取BIM软件的三维模型，并对三维模型进行条件限定，执行初始轻量化指令；S2，执行完毕初始轻量化指令后，通过自调节点阵获取模型进行三维模型的约束；S3，将约束后的三维模型，通过局部纹理重构模型进行重新渲染，并进行渲染后的三维模型轻量化展示操作。
Description
技术领域
本发明涉及3D模型处理领域，尤其涉及一种轻量化3D模型存储结构工作方法。
背景技术
现有技术中使用BIM进行大型工程绘制，节省了时间并且降低了成本，但是由于大型工程项目需要载入的部件参数较多，并且内部构筑建筑结构过程中计算参数越来越冗余，造成载入时间较长，展示场景缺少空间过渡以及部件缺损现象严重，如何进行轻量化操作并且不会丢失相应的展示效果，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种轻量化3D模型存储结构工作方法。
为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种轻量化3D模型存储结构工作方法，包括如下步骤：
S1，获取BIM软件的三维模型，并对三维模型进行条件限定，执行初始轻量化指令；
S2，执行完毕初始轻量化指令后，通过自调节点阵获取模型进行三维模型的约束；
S3，将约束后的三维模型，通过局部纹理重构模型进行重新渲染，并进行渲染后的三维模型轻量化展示操作。
上述技术方案优选的，所述S1包括：
S1-1，根据包含BIM软件三维模型的目标构件进行基于神经网络的三维重构，得到初始三维模型，所述目标构件的原始设计参数与轻量化构件的限定参数模型对应，且形成轻量化构件的限定参数模型的第一限定映射构件；
S1-2，所述初始三维模型和所述轻量化构件的限定参数模型，构建第一限定三维模型，所述第一限定三维模型包括所述目标构件表面信息，每个表面信息是根据该目标构件对应的第一限定映射构件信息确定的。
上述技术方案优选的，所述S1包括：
S1-3，随机生成所述第一限定三维模型上表面信息对应的第二限定映射构件，并根据全部表面信息的内容，分别生成每个表面信息对应的第二限定映射构件对应的均值构件信息。
上述技术方案优选的，所述S2包括：
S2-1，基于所述初始三维模型，根据第二限定映射构件对应的均值构件信息，和所述第二限定映射构件上表面信息的空间坐标，进行基于神经网络的三维重构，从而完成初始轻量化指令。
上述技术方案优选的，所述S2包括：
S2-2，获取经过两次限定映射构件，根据初始轻量化指令形成的重构的三维模型，根据局部结构信息进行数据采样，捕获三维模型中的点阵信息，使用自调节点阵获取方法：
其中M表示自调节点阵获取的输出记录，下标N为形成的输出记录值，μ为调节系数，通过分别计算初等变换矩阵和构件特征形成EN＝P·IE、FN＝P·IF、GN＝P·IG、HN＝P·IH；P为局部结构信息中自调节点阵属性，IE为颜色信息的属性矩阵、IF为长度信息的属性矩阵、IG为高度信息的属性矩阵、IH为曲度信息的属性矩阵。
上述技术方案优选的，所述S3包括：
形成的神经网络学习的语义分析特征数据，使用卷积算法进行局部纹理重构，从而能够对重构的三维模型进行采样处理；
该卷积算法为：
其中通过完成局部纹理重构卷积Lcheck的计算，qx为纹理x的对应参数，λ为权重参数，为重构三维模型的参数的重构参考值，d为重构特征值，求得差值的绝对值为了区分局部纹理的显示质量差异，J为取得相应纹理的宽度，η为经验值，i为正整数，限定纹理个数，/>为设置的关键纹理个数，C(*)为线性相关函数，Qi为关键纹理特征权重向量。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
本发明首先进行BIM模型轻量化，并对建筑模型的关键节点进行3D模型的重新存储，实现轻量化的效果，节省存储空间，并对模型进行完整性存储提供了技术条件，基于局部纹理重构进行模型构建，得到3D目标轻量化模型。针对3D轻量化实现手段具有优越性。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明总体流程图；
图2是本发明具体实施示意图；
图3是本发明另一具体实施示意图；
图4是本发明另一具体实施示意图；
图5是本发明另一具体实施示意图；
图6是本发明另一具体实施示意图；
图7是本发明另一具体实施示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1至7所示，本发明公开一种轻量化3D模型存储结构工作方法，包括如下步骤：
S1，获取BIM软件的三维模型，并对三维模型进行条件限定，执行初始轻量化指令；
S2，执行完毕初始轻量化指令后，通过自调节点阵获取模型进行三维模型的约束；
S3，将约束后的三维模型，通过局部纹理重构模型进行重新渲染，并进行渲染后的三维模型轻量化展示操作。
所述初始轻量化指令为：
S1-1，根据包含BIM软件三维模型的目标构件进行基于神经网络的三维重构，得到初始三维模型，所述目标构件的原始设计参数与轻量化构件的限定参数模型对应，且形成轻量化构件的限定参数模型的第一限定映射构件；
S1-2，所述初始三维模型和所述轻量化构件的限定参数模型，构建第一限定三维模型，所述第一限定三维模型包括所述目标构件表面信息的颜色信息、长度信息，高度信息和曲度信息，上述信息为表面信息，每个表面信息是根据该目标构件对应的第一限定映射构件信息确定的；
S1-3，随机生成所述第一限定三维模型上表面信息对应的第二限定映射构件，并根据全部表面信息的内容，分别生成每个表面信息对应的第二限定映射构件对应的均值构件信息；
上述技术方案优选的，所述S2包括：
S2-1，基于所述初始三维模型，根据第二限定映射构件对应的均值构件信息，和所述第二限定映射构件上表面信息的空间坐标，进行基于神经网络的三维重构，从而完成初始轻量化指令。
上述第一限定映射构件和第二限定映射构件为初始轻量化指令所需的过渡压缩指令，用于完成初始轻量化操作；
轻量化处理的方法具体为：在BIM软件中绘制三维模型时，在初始模式状态下将三维模型初始设定参数进行锐化，得到处理后的三维模型；将所述三维模型解析至DirectX中进行重新制图，根据初始参数导出处理后的三维模型。
S2-2，获取经过两次限定映射构件，根据初始轻量化指令形成的重构的三维模型，根据局部结构信息进行数据采样，捕获三维模型中的点阵信息，使用自调节点阵获取方法：
其中M表示自调节点阵获取的输出记录，下标N为形成的输出记录值，μ为调节系数，通过分别计算初等变换矩阵和构件特征形成EN＝P·IE、FN＝P·IF、GN＝P·IG、HN＝P·IH；P为局部结构信息中自调节点阵属性，IE为颜色信息的属性矩阵、IF为长度信息的属性矩阵、IG为高度信息的属性矩阵、IH为曲度信息的属性矩阵；通过计算神经网络学习模型的激励函数从而对点阵信息进行语义分析；在形成的两次限定映射构件语义分析和对表面信息特征分析的基础上，将两者沿特征通道维度直接整合在一起，得到神经网络学习的语义分析特征。
上述技术方案优选的，所述S3包括：
S3-1，形成的神经网络学习的语义分析特征数据，使用卷积算法进行局部纹理重构，从而能够对重构的三维模型进行采样处理；
该卷积算法为：
其中通过完成局部纹理重构卷积Lcheck的计算，qx为纹理x的对应参数，λ为权重参数，为重构三维模型的参数的重构参考值，d为重构特征值，求得差值的绝对值为了区分局部纹理的显示质量差异，J为取得相应纹理的宽度，η为经验值，i为正整数，限定纹理个数，/>为设置的关键纹理个数，C(*)为线性相关函数，Qi为关键纹理特征权重向量；
通过计算之后能够简化局部纹理的计算量，对局部纹理结构进行压缩处理，从而约束相应的纹理特征输出值，在三维重构过程中符合相应的约束条件，达到三维模型轻量化的目的。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种轻量化3D模型存储结构工作方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，获取BIM软件的三维模型，并对三维模型进行条件限定，执行初始轻量化指令；
S1-1，根据包含BIM软件三维模型的目标构件进行基于神经网络的三维重构，得到初始三维模型，所述目标构件的原始设计参数与轻量化构件的限定参数模型对应，且形成轻量化构件的限定参数模型的第一限定映射构件；
S1-2，所述初始三维模型和所述轻量化构件的限定参数模型，构建第一限定三维模型，所述第一限定三维模型包括所述目标构件表面信息，每个表面信息是根据该目标构件对应的第一限定映射构件信息确定的；
S1-3，随机生成第一限定三维模型上表面信息对应的第二限定映射构件，并根据全部表面信息的内容，分别生成每个表面信息对应的第二限定映射构件对应的均值构件信息；
S1-4，基于初始三维模型，根据第二限定映射构件对应的均值构件信息，和所述第二限定映射构件上表面信息的空间坐标，进行基于神经网络的三维重构，从而完成初始轻量化指令；
S2，执行完毕初始轻量化指令后，通过自调节点阵获取模型进行三维模型的约束；
获取经过两次限定映射构件，根据初始轻量化指令形成的重构的三维模型，根据局部结构信息进行数据采样，捕获三维模型中的点阵信息，使用自调节点阵获取方法：
其中M表示自调节点阵获取的输出记录，下标N为形成的输出记录值，μ为调节系数，通过分别计算初等变换矩阵和构件特征形成EN＝P·IE、FN＝P·IF、GN＝P·IG、HN＝P·IH；P为局部结构信息中自调节点阵属性，IE为颜色信息的属性矩阵、IF为长度信息的属性矩阵、IG为高度信息的属性矩阵、IH为曲度信息的属性矩阵；
S3，将约束后的三维模型，通过局部纹理重构模型进行重新渲染，并进行渲染后的三维模型轻量化展示操作。
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