CN117058316A - 一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数字孪生领域，具体提供了一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法及装置，将数字孪生开发引擎的场景深度、后处理材质和索贝尔算子法相结合，通过获取屏幕范围内所有目标像素及周围8个像素的偏移量，再获取3x3范围内的9个像素的场景深度，随后进行屏幕内目标像素的深度加权，并通过自定义节点将结果钳制在(0，1)之间，得到的结果与原图像的深度信息相减，以获取三维场景中的建筑物边缘；在材质计算中，1为白色，0为黑色，则通过Lerp节点对建筑物边缘进行色彩赋值，对其他像素点输出原始像素色彩，实时在屏幕内输出天际线为红色的三维场景图像。与现有技术相比，本发明具备迁移方便、使用灵活以及响应速度快等优点。
Description
技术领域
本发明涉及数字孪生领域，具体提供一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法及装置。
背景技术
随着工业4.0的发展，数字孪生迎来了新的发展机遇，比如城市的规划人员需要实时观察到建筑物顶端边缘与天空的分离线，借助分离线发现不和谐的建筑体，并实际应用于城市规划设计中的建筑物限高分析、地标和视廊控制等。借助数字孪生技术，可以摆脱现实的束缚，在虚拟环境下开展一系列数字化的研究，从而实现灵活性的提高、产品迭代上市的速度增快和商品生产效率的提升。
而在数字孪生领域，通常需要使用3D建模技术构建出一个虚拟现实场景，并通过倾斜摄影、人工建模等形式，将整个城市场景的三维数据信息集成到一个数据可视化大屏上，用户可以通过大屏实现对城市情况的监测，甚至可以通过控制大屏来完成对现实场景中某些设施的操控。
而云渲染像素流送技术可以摆脱数字孪生对大批量高配置硬件设备的依赖，通过云端部署即可从各类设备的浏览器端看到数字孪生的场景，并能很好的和前端的业务指标等数据交互类的操作相融合，通过前端传入指令，即可从可视化场景中接受该指令，进行后续操作并返回结果给前端。
但云渲染技术的实现普遍依赖于实时渲染开发引擎，而这类引擎往往不具备空间分析能力，最具代表的实时渲染开发引擎就是数字孪生开发引擎，其中也同样不具备天际线分析功能。本方法旨在解决以数字孪生开发引擎为代表的实时渲染引擎不具备天际线分析功能的问题。
发明内容
本发明是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的应用于数字孪生的天际线分析的制作方法。
本发明进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的应用于数字孪生的天际线分析的制作装置。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法，将数字孪生开发引擎的场景深度、后处理材质和索贝尔算子法相结合，通过获取屏幕范围内所有目标像素及周围8个像素的偏移量，再获取3x3范围内的9个像素的场景深度，随后进行屏幕内目标像素的深度加权，并通过自定义节点将结果钳制在(0，1)之间，得到的结果与原图像的深度信息相减，以获取三维场景中的建筑物边缘；
在材质计算中，1为白色，0为黑色，则通过Lerp节点对建筑物边缘进行色彩赋值，对其他像素点输出原始像素色彩，实时在屏幕内输出天际线为红色的三维场景图像。
进一步的，具体步骤为：
S1、首先封装一个名为的GradeToMask的自定义的计算节点；
S2、通过SceneTexture:CustomDepth节点获取屏幕内的所有目标像素；
S3、进行深度加权，取深度加权结果；
S4、使用步骤S1中自定义的计算节点GradeToMask，分别对目标像素的场景深度和加权后的场景深度进行计算；
S5、经过自定义节点GradeToMask计算后的结果，可以通过函数节点if，直接输出为0或1的值，用于后续进行Lerp操作；
S6、对if节点操作后的结果进行lerp操作。
进一步的，在步骤S1中，所述计算节点将屏幕内所有像素点的深度值通过计算将结果钳制在(0，1)之间，通过Input GradeInput节点取值，来代表三维场景的像素点到相机之间的距离。
进一步的，在步骤S2中，通过SceneTexture:CustomDepth节点获取屏幕内的所有目标像素，增加Size变量与目标像素相乘以控制像素点倍数，之后对目标像素进行8组坐标变换，获取周围3x3范围的所有像素点。
进一步的，在步骤S3中，对获得的9组像素点进行深度加权，取深度加权结果，用于判断9组坐标中心的目标像素点是否在三维模型的边缘。
进一步的，在步骤S4中，使用第一步中自定义的计算节点GradeToMask，分别对目标像素的场景深度和加权后的场景深度进行计算，如果目标像素点位于三维模型边缘，则加权后的计算结果必然大于未加权的计算结果，通过自定义计算节点的钳制，值为1，如果目标像素点位于三维模型内部，则值为0，此时将得到的两个值做减法，验证是否为三维模型的边缘。
进一步的，在步骤S5中，经过自定义节点GradeToMask计算后的结果，通过函数节点if，直接输出为0或1的值，用于后续进行Lerp操作；
将加权后的计算结果与未加权的计算结果做比较，如果加权后的计算结果比未加权的计算结果大时，说明像素点位于场景边缘，则if函数节点的输出值为1，否则为0。
进一步的，在步骤S6中，对if节点操作后的结果进行lerp操作，当if操作后的值为0时，即目标像素点为三维场景的内部；
则通过lerp节点输出三维场景的RGB通道的值，即输出三维场景的原始图像，当if操作后的值为1时，即目标像素点为三维场景的边缘，则通过lerp节点输出自定义的单色值。
一种应用于数字孪生的天际线分析的制作装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法。
本发明的一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法及装置和现有技术相比，具有以下突出的有益效果：
本发明可以实现GIS空间分析中的天际线分析功能，既保证了云渲染像素流送技术带来的高质量的画面表现力，又补足了该类引擎没有空间分析能力组件的短板，极大的提升了数字孪生技术领域中云渲染像素流送技术和前端的业务场景相融合下的空间分析支撑能力，且该方法所封装的材质函数具备迁移方便、使用灵活以及响应速度快等优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
附图1是一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法的流程示意图；
附图2是一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法中场景图像转换为深度信息后的效果展示图；
附图3是一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法中天际线分析的最终效果图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明的方案，下面结合具体的实施方式对本发明作进一步的详细说明。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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例都属于本发明保护的范围。
下面给出一个最佳实施例：
如图1-3所示，本实施例中的一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法，将数字孪生开发引擎的场景深度、后处理材质和索贝尔算子法相结合，通过获取屏幕范围内所有目标像素及周围8个像素的偏移量，再获取3x3范围内的9个像素的场景深度，随后进行屏幕内目标像素的深度加权，并通过自定义节点将结果钳制在(0，1)之间，得到的结果与原图像的深度信息相减，以获取三维场景中的建筑物边缘；
在材质计算中，1为白色，0为黑色，则通过Lerp节点对建筑物边缘进行色彩赋值，对其他像素点输出原始像素色彩，实时在屏幕内输出天际线为红色的三维场景图像。
具体步骤为：
S1、首先封装一个名为的GradeToMask的自定义的计算节点；
此节点的主要作用是将屏幕内所有像素点的深度值通过计算将结果钳制在(0，1)之间，通过Input GradeInput(Scalar)节点取值，来代表三维场景的像素点到相机之间的距离。
由于三维模型自身位置的像素点到相机的距离必然为有限大，而背景所处的像素点到相机的距离为无限大，则将画面中的像素点除以一个极大的数再减去1，则有限大的数经过计算必然得出负数，而无限大的数经过计算仍然为其本身，再通过Clamp节点将结果钳制在(0，1)之间，则可以得出建筑物所处的像素点为黑色，背景所处的像素点为白色。
S2、通过SceneTexture:CustomDepth节点获取屏幕内的所有目标像素；
通过SceneTexture:CustomDepth节点获取屏幕内的所有目标像素，为了后续便于对天际线边缘的粗细程度进行自定义，可以增加Size变量与目标像素相乘以控制像素点倍数。之后对目标像素进行8组坐标变换，获取其周围3x3范围的所有像素点。
S3、进行深度加权，取深度加权结果；
对获得的9组像素点进行深度加权，取其结果，用于判断9组坐标中心的目标像素点是否在三维模型的边缘。
S4、使用步骤S1中自定义的计算节点GradeToMask，分别对目标像素的场景深度和加权后的场景深度进行计算；
如果目标像素点位于三维模型边缘，则加权后的计算结果必然大于未加权的计算结果，通过自定义计算节点的钳制，其值必定为1；
如果目标像素点位于三维模型内部，则其值必定为0，此时可以将得到的两个值做减法，验证是否为三维模型的边缘。
S5、经过自定义节点GradeToMask计算后的结果，可以通过函数节点if，直接输出为0或1的值，用于后续进行Lerp操作；
将加权后的计算结果与未加权的计算结果做比较，如果加权后的计算结果比未加权的计算结果大时，说明该像素点位于场景边缘，则if函数节点的输出值为1，否则为0。
S6、对if节点操作后的结果进行lerp操作；
对if节点操作后的结果进行lerp操作，当if操作后的值为0时，即目标像素点为三维场景的内部，则通过lerp节点输出三维场景的RGB通道的值，即输出三维场景的原始图像；
当if操作后的值为1时，即目标像素点为三维场景的边缘，则通过lerp节点输出自定义的单色值，例如红色。
基于上述方法，本实施例中的一种应用于数字孪生的天际线分析的制作装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法。
上述具体的实施方式仅是本发明具体的个案，本发明的专利保护范围包括但不限于上述具体的实施方式，任何符合本发明权利要求书记载的技术方案且任何所属技术领域普通技术人员对其做出的适当变化或者替换，皆应落入本发明的专利保护范围。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神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，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法，其特征在于，将数字孪生开发引擎的场景深度、后处理材质和索贝尔算子法相结合，通过获取屏幕范围内所有目标像素及周围8个像素的偏移量，再获取3x3范围内的9个像素的场景深度，随后进行屏幕内目标像素的深度加权，并通过自定义节点将结果钳制在(0，1)之间，得到的结果与原图像的深度信息相减，以获取三维场景中的建筑物边缘；
在材质计算中，1为白色，0为黑色，则通过Lerp节点对建筑物边缘进行色彩赋值，对其他像素点输出原始像素色彩，实时在屏幕内输出天际线为红色的三维场景图像。
2.根据权利要求1所述的一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法，其特征在于，具体步骤为：
S1、首先封装一个名为的GradeToMask的自定义的计算节点；
S2、通过SceneTexture:CustomDepth节点获取屏幕内的所有目标像素；
S3、进行深度加权，取深度加权结果；
S4、使用步骤S1中自定义的计算节点GradeToMask，分别对目标像素的场景深度和加权后的场景深度进行计算；
S5、经过自定义节点GradeToMask计算后的结果，可以通过函数节点if，直接输出为0或1的值，用于后续进行Lerp操作；
S6、对if节点操作后的结果进行lerp操作。
3.根据权利要求2所述的一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法，其特征在于，在步骤S1中，所述计算节点将屏幕内所有像素点的深度值通过计算将结果钳制在(0，1)之间，通过Input GradeInput节点取值，来代表三维场景的像素点到相机之间的距离。
4.根据权利要求3所述的一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法，其特征在于，在步骤S2中，通过SceneTexture:CustomDepth节点获取屏幕内的所有目标像素，增加Size变量与目标像素相乘以控制像素点倍数，之后对目标像素进行8组坐标变换，获取周围3x3范围的所有像素点。
5.根据权利要求4所述的一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法，其特征在于，在步骤S3中，对获得的9组像素点进行深度加权，取深度加权结果，用于判断9组坐标中心的目标像素点是否在三维模型的边缘。
6.根据权利要求4所述的一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法，其特征在于，在步骤S4中，使用第一步中自定义的计算节点GradeToMask，分别对目标像素的场景深度和加权后的场景深度进行计算，如果目标像素点位于三维模型边缘，则加权后的计算结果必然大于未加权的计算结果，通过自定义计算节点的钳制，值为1，如果目标像素点位于三维模型内部，则值为0，此时将得到的两个值做减法，验证是否为三维模型的边缘。
7.根据权利要求6所述的一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法，其特征在于，在步骤S5中，经过自定义节点GradeToMask计算后的结果，通过函数节点if，直接输出为0或1的值，用于后续进行Lerp操作；
将加权后的计算结果与未加权的计算结果做比较，如果加权后的计算结果比未加权的计算结果大时，说明像素点位于场景边缘，则if函数节点的输出值为1，否则为0。
8.根据权利要求7所述的一种应用于数字孪生的天际线分析的制作方法，其特征在于，在步骤S6中，对if节点操作后的结果进行lerp操作，当if操作后的值为0时，即目标像素点为三维场景的内部；
则通过lerp节点输出三维场景的RGB通道的值，即输出三维场景的原始图像，当if操作后的值为1时，即目标像素点为三维场景的边缘，则通过lerp节点输出自定义的单色值。
9.一种应用于数字孪生的天际线分析的制作装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至8中任一所述的方法。
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