成果简介

当前广泛应用于获取城市三维基础数据的方法主要有航空摄影测量、三维激光扫描、移动测绘系统等，利用这些方式建立的三维模型本身并不具有构件级属性，计算机无法识别模型中的地物、地类等属性，在实际应用中仍需人为进行大量的绘制、标注及重构单体的工作。

为解决上述问题，该项目依托计算机图形学、人工智能、图像处理等技术，构建了一套自动提取建筑、地类地物等结构，并进行属性赋予的模型单体重构技术。

该技术可实现大规模城市场景的三维几何特征提取和结构化重构，以及建筑物的实例化分割提取，解决了大量的人工重复作业，减少了人工操作引起的误差，使得城市三维重建数据质量和生产效率得到了明显提高。

核心技术与优势

该技术应用可达全市域场景RMSE误差小于0.5m；

单体化后城市数据压缩比为1.5%；

每平方公里单体化处理速率2小时。

1、从实景三维模型智能化提取带语义信息的点、线、面对象，提取对象不仅是几何数据，还带有属性数据，比如对象是门轮廓还是窗的轮廓等。

2、智能化矢量三维结构重建，使用带语义信息几何对象还原为矢量化三维结构，最小化还原损失，从实景模型转换为单体矢量模型。

3、多类型输出，从语义信息的点、线、面对象生成各类型成果。

应用场景

数字线化图、模型单体化、建筑信息提取应用

拟转化合作方式

1、横向项目（技术开发、服务）；

2、技术转移（技术许可、技术入股）；

3、创业孵化（自主或合资创办新企业）。

合作联系人

成果转化部：

韩笑：15142080931

邮箱：hanxiao@gml.ac.cn