本發(fā)明屬于三維重建，尤其涉及一種基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、參考現(xiàn)實場景制作游戲場景時，通常是參考現(xiàn)實場景的照片或視頻制作游戲場景的三維模型，示例性的，通過現(xiàn)實場景的衛(wèi)星圖像制作游戲場景中的三維模型，比如，通過某個現(xiàn)實場景區(qū)域的三維衛(wèi)星圖、圖像或者視頻制作賽車游戲的賽車場景模型，然而，由現(xiàn)實場景的照片、視頻或者衛(wèi)星圖所制作的三維模型難以反映出現(xiàn)實場景中地面的高低起伏、坡度以及轉(zhuǎn)角，用戶在游戲中難以體驗到真實的模擬效果。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實施例的目的在于提供一種基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有生成三維模型難以體現(xiàn)現(xiàn)實場景的地面高低起伏、坡度以及轉(zhuǎn)角，影響用戶游戲中模擬體驗的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法，具體包括以下步驟：

4、控制搭載攝像頭的無人機(jī)對待重建現(xiàn)實場景進(jìn)行傾斜攝影得到傾斜攝影數(shù)據(jù)，并基于所述傾斜攝影數(shù)據(jù)生成所述待重建現(xiàn)實場景的第一點云；

5、通過手持激光雷達(dá)對所述待重建現(xiàn)實場景的道路采集第二點云；

6、控制搭載激光雷達(dá)的車輛在所述待重建現(xiàn)實場景的道路行駛采集第三點云；

7、對所述第一點云、第二點云以及第三點云進(jìn)行融合，得到多數(shù)據(jù)融合點云；

8、基于所述多數(shù)據(jù)融合點云生成所述待重建現(xiàn)實場景的三維模型。

9、作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，控制搭載攝像頭的無人機(jī)對待重建現(xiàn)實場景進(jìn)行傾斜攝影得到傾斜攝影數(shù)據(jù)之前，還包括以下步驟：

10、獲取所述待重建現(xiàn)實場景的衛(wèi)星圖像；

11、基于所述衛(wèi)星圖像生成無人機(jī)的飛行路徑，所述飛行路徑包括無人機(jī)航點和圖像采集點。

12、作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，控制搭載攝像頭的無人機(jī)對待重建現(xiàn)實場景進(jìn)行傾斜攝影得到傾斜攝影數(shù)據(jù)，并基于所述傾斜攝影數(shù)據(jù)生成所述待重建現(xiàn)實場景的第一點云，具體包括以下步驟：

13、控制搭載攝像頭的無人機(jī)按照所述飛行路徑在所述待重建現(xiàn)實場景上空飛行；

14、在飛行至所述圖像采集點時控制所述攝像頭采集圖像得到傾斜攝影圖像；

15、基于所述傾斜攝影圖像、所述無人機(jī)在所述圖像采集點的位姿數(shù)據(jù)生成所述待重建現(xiàn)實場景的第一點云。

16、作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，在通過手持激光雷達(dá)對所述待重建現(xiàn)實場景的道路采集第二點云之前，具體還包括以下步驟：

17、基于所述第一點云生成所述待重建現(xiàn)實場景的中間三維模型；

18、將所述中間三維模型輸入道路識別模型中，得到至少一個待重建的目標(biāo)路段。

19、作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，通過手持激光雷達(dá)對所述待重建現(xiàn)實場景的道路采集第二點云，具體包括以下步驟：

20、通過手持激光雷達(dá)對所述待重建的目標(biāo)路段進(jìn)行掃描，得到第二點云。

21、作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，對所述第一點云、第二點云以及第三點云進(jìn)行融合，得到多數(shù)據(jù)融合點云，具體包括以下步驟：

22、對所述第一點云、所述第二點云以及所述第三點云進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的第一點云、第二點云以及第三點云；

23、對預(yù)處理后的第一點云、第二點云以及第三點云進(jìn)行icp配準(zhǔn)融合，得到多數(shù)據(jù)融合點云。

24、作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，對預(yù)處理后的第一點云、第二點云以及第三點云進(jìn)行icp配準(zhǔn)融合，得到多數(shù)據(jù)融合點云，具體包括以下步驟：

25、對預(yù)處理后的第一點云和第二點云進(jìn)行icp配準(zhǔn)融合，得到第四點云；

26、從預(yù)處理后的第三點云中去除路面點云，得到第五點云；

27、對所述第四點云和所述第五點云進(jìn)行icp配準(zhǔn)融合，得到多數(shù)據(jù)融合點云。

28、作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，基于所述多數(shù)據(jù)融合點云生成所述待重建現(xiàn)實場景的三維模型，具體包括以下步驟：

29、基于所述多數(shù)據(jù)融合點云生成三角網(wǎng)格，得到所述待重建現(xiàn)實場景的初始三維表面模型；

30、對所述初始三維表面模型進(jìn)行平滑處理，得到所述待重建現(xiàn)實場景的三維模型。

31、一種基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成系統(tǒng)，具體包括以下單元：

32、第一點云獲取單元，用于控制搭載攝像頭的無人機(jī)對待重建現(xiàn)實場景進(jìn)行傾斜攝影得到傾斜攝影數(shù)據(jù)，并基于所述傾斜攝影數(shù)據(jù)生成所述待重建現(xiàn)實場景的第一點云；

33、第二點云獲取單元，用于通過手持激光雷達(dá)對所述待重建現(xiàn)實場景的道路采集第二點云；

34、第三點云獲取單元，用于控制搭載激光雷達(dá)的車輛在所述待重建現(xiàn)實場景的道路行駛采集第三點云；

35、點云融合單元，用于對所述第一點云、第二點云以及第三點云進(jìn)行融合，得到多數(shù)據(jù)融合點云；

36、三維模型生成單元，用于基于所述多數(shù)據(jù)融合點云生成所述待重建現(xiàn)實場景的三維模型。

37、作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，還包括以下單元：

38、衛(wèi)星圖像獲取單元，用于獲取所述待重建現(xiàn)實場景的衛(wèi)星圖像；

39、飛行路徑生成單元，用于基于所述衛(wèi)星圖像生成無人機(jī)的飛行路徑，所述飛行路徑包括無人機(jī)航點和圖像采集點。

40、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

41、本發(fā)明實施例通過無人機(jī)對待重建現(xiàn)實場景進(jìn)行傾斜攝影，基于傾斜攝影所得數(shù)據(jù)生成第一點云，通過手持激光雷達(dá)對待重建現(xiàn)實場景的道路采集第二點云，以及控制搭載激光雷達(dá)的車輛在待重建現(xiàn)實場景的道路行駛采集第三點云，對第一點云、第二點云以及第三點云融合得到多數(shù)據(jù)融合點云后，基于多數(shù)據(jù)融合點云生成待重建現(xiàn)實場景的三維模型，實現(xiàn)了通過無人機(jī)高空傾斜攝影獲得待重建區(qū)域的整體的、粗糙的第一點云，再通過手持激光雷達(dá)對道路采集第二點云，以采集到道路的高低起伏、坡度以及轉(zhuǎn)角等細(xì)節(jié)，再進(jìn)一步通過車載激光雷達(dá)在道路行駛采集第三點云，以采集到道路上的邊坡、護(hù)欄、交通指示牌等細(xì)節(jié)，使得所融合后的多數(shù)據(jù)融合點云能夠表現(xiàn)待重建現(xiàn)實場景的真實場景，該高精度三維模型應(yīng)用于游戲中后，可以對現(xiàn)實場景中的道路的高低起伏、路面坑洼、坡度、顛簸、轉(zhuǎn)角、邊坡、護(hù)欄、溝渠深度以及交通指示牌等進(jìn)行真實準(zhǔn)確模擬，提高游戲的模擬效果。

技術(shù)特征：

1.一種基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法，其特征在于，控制搭載攝像頭的無人機(jī)對待重建現(xiàn)實場景進(jìn)行傾斜攝影得到傾斜攝影數(shù)據(jù)之前，還包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法，其特征在于，控制搭載攝像頭的無人機(jī)對待重建現(xiàn)實場景進(jìn)行傾斜攝影得到傾斜攝影數(shù)據(jù)，并基于所述傾斜攝影數(shù)據(jù)生成所述待重建現(xiàn)實場景的第一點云，具體包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法，其特征在于，在通過手持激光雷達(dá)對所述待重建現(xiàn)實場景的道路采集第二點云之前，具體還包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法，其特征在于，通過手持激光雷達(dá)對所述待重建現(xiàn)實場景的道路采集第二點云，具體包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法，其特征在于，對所述第一點云、第二點云以及第三點云進(jìn)行融合，得到多數(shù)據(jù)融合點云，具體包括以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法，其特征在于，對預(yù)處理后的第一點云、第二點云以及第三點云進(jìn)行icp配準(zhǔn)融合，得到多數(shù)據(jù)融合點云，具體包括以下步驟：

8.根據(jù)權(quán)利要求1-7任一項所述的基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法，其特征在于，基于所述多數(shù)據(jù)融合點云生成所述待重建現(xiàn)實場景的三維模型，具體包括以下步驟：

9.一種基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成系統(tǒng)，其特征在于，具體包括以下單元：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成系統(tǒng)，其特征在于，還包括以下單元：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及三維重建技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了基于多數(shù)據(jù)融合的三維模型生成方法及系統(tǒng)，包括：控制無人機(jī)對待重建現(xiàn)實場景進(jìn)行傾斜攝影，并基于傾斜攝影所得的數(shù)據(jù)生成第一點云，通過手持激光雷達(dá)對待重建現(xiàn)實場景的道路采集第二點云，控制搭載激光雷達(dá)的車輛在道路行駛采集第三點云，對第一點云、第二點云以及第三點云融合得到多數(shù)據(jù)融合點云，基于多數(shù)據(jù)融合點云生成待重建現(xiàn)實場景的三維模型，通過手持激光雷達(dá)對路面掃描以及通過車載激光雷達(dá)對道路周圍環(huán)境掃描獲得點云，以對傾斜攝影采集數(shù)據(jù)所生成的第一點云融合生成高精度三維模型，能夠準(zhǔn)確重現(xiàn)現(xiàn)實場景的道路高低起伏、坡度、轉(zhuǎn)角、邊坡、護(hù)欄、交通指示牌等細(xì)節(jié)，提高游戲的現(xiàn)實場景模擬效果。

技術(shù)研發(fā)人員：徐志慶,劉子銘,楊帆,陳春露,廖雪粦,林志強,麥金土,張豪曼
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣東孛特勘測設(shè)計有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6