本技術(shù)涉及數(shù)字城市，尤其是涉及一種基于數(shù)字城市的實(shí)景三維模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)字城市作為城市規(guī)劃、管理和服務(wù)的現(xiàn)代化手段，已經(jīng)在全球范圍內(nèi)得到廣泛應(yīng)用。現(xiàn)有的數(shù)字城市技術(shù)大多基于二維地圖數(shù)據(jù)構(gòu)建，雖然在一定程度上滿足了城市信息的可視化需求，但隨著城市化進(jìn)程的加快和城市管理需求的日益復(fù)雜化，二維地圖數(shù)據(jù)的局限性逐漸顯現(xiàn)：即無法提供立體直觀的空間信息，限制了城市規(guī)劃和管理的深度和精度，且二維的地圖數(shù)據(jù)由于存在數(shù)據(jù)維度限制，無法充分表達(dá)城市空間的復(fù)雜性，特別是在高層建筑、復(fù)雜地形等場(chǎng)景。

2、基于此，如何提供高效精準(zhǔn)的城市的實(shí)景三維數(shù)據(jù)具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值和意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了提供高效精準(zhǔn)的城市的實(shí)景三維數(shù)據(jù)，提供立體直觀的空間信息，本技術(shù)提供一種基于數(shù)字城市的實(shí)景三維模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)及設(shè)備。

2、第一方面，本技術(shù)的發(fā)明目的采用如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、基于數(shù)字城市的實(shí)景三維模型構(gòu)建方法，包括：

4、獲取城市的多源傳感數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，所述多源傳感數(shù)據(jù)包括城市影像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和gis數(shù)據(jù)；將預(yù)處理的不同格式的多源傳感數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)格式并執(zhí)行多源傳感數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和融合，得到融合多源數(shù)據(jù)；

5、對(duì)所述融合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化，根據(jù)優(yōu)化的融合多源數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的三維空間分析工具構(gòu)建城市級(jí)三維實(shí)景模型；所述預(yù)設(shè)的三維空間分析工具提供空間分析和三維空間可視化功能。

6、所述城市級(jí)三維實(shí)景模型的構(gòu)建步驟包括：

7、依據(jù)所述城市影像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和gis數(shù)據(jù)進(jìn)行地形建模、建筑物建模、紋理映射、道路和植被建模操作，得到對(duì)應(yīng)的城市初始模型和模型整合元素；對(duì)所述城市初始模型進(jìn)行模型優(yōu)化，并基于全部的對(duì)應(yīng)的模型整合元素進(jìn)行模型整合，得到所述城市級(jí)三維實(shí)景模型。

8、通過采用上述技術(shù)方案，為提供高效精準(zhǔn)的城市的實(shí)景三維數(shù)據(jù)，提供立體直觀的空間信息，本技術(shù)在實(shí)景三維數(shù)據(jù)生成和實(shí)景三維數(shù)據(jù)分析上進(jìn)行優(yōu)化和高效處理；具體地，在實(shí)景三維數(shù)據(jù)生成階段：本技術(shù)通過城市中預(yù)設(shè)的傳感器設(shè)備（如激光雷達(dá)、全景相機(jī)、無人機(jī)等）采集提取不同類型的傳感器原始數(shù)據(jù)，即得到城市的多源傳感數(shù)據(jù)，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可通過航空攝影測(cè)量或衛(wèi)星遙感獲取城市影像數(shù)據(jù)、lidar掃描技術(shù)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并收集地理信息系統(tǒng)(gis)數(shù)據(jù)獲取目標(biāo)城市的gis數(shù)據(jù)；本發(fā)明通過對(duì)多源傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理（包含數(shù)據(jù)清洗），如城市影像數(shù)據(jù)進(jìn)行影像匹配和空中三角測(cè)量、對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和分類，對(duì)gis數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和結(jié)構(gòu)化等預(yù)處理操作，以得到精確度較高的多源傳感數(shù)據(jù)；接著為便于實(shí)景三維數(shù)據(jù)后續(xù)在智能化終端或平臺(tái)中進(jìn)行可視化三維空間展示，并提高數(shù)據(jù)的一致性和互操作性，將不同數(shù)據(jù)格式的原始的多源傳感數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（其中預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)格式為指定的三維模型展示終端的平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)格式），以得到標(biāo)準(zhǔn)格式的多源傳感數(shù)據(jù)，接著對(duì)轉(zhuǎn)換格式后的數(shù)字城市的多源傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和融合，數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和融合過程包括影像數(shù)據(jù)與點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精確融合，然后對(duì)得到的融合多源數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)優(yōu)化，如網(wǎng)格簡(jiǎn)化、紋理壓縮等，以使得實(shí)景三維數(shù)據(jù)在視覺質(zhì)量和存儲(chǔ)效率之間取得平衡。

9、在空間數(shù)據(jù)分析階段：本技術(shù)通過三維空間分析工具，為城市級(jí)三維模型提供了豐富的空間分析和可視化功能，空間分析包括距離測(cè)量、面積計(jì)算、體積估算等，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，結(jié)合可視化工具既能夠?yàn)橛脩籼峁┝鲿车娜S交互體驗(yàn)，通過地形建模、建筑物建模、紋理映射、道路和植被建模操作，提供了高效精確的三維空間模型的實(shí)景三維數(shù)據(jù)，從而本技術(shù)實(shí)現(xiàn)了提供高效精準(zhǔn)的城市的實(shí)景三維數(shù)據(jù)，提供立體直觀的空間信息的目的。

10、本技術(shù)在一較佳示例中：方法還包括構(gòu)建部件級(jí)三維實(shí)景模型；

11、所述部件級(jí)三維實(shí)景模型的構(gòu)建步驟包括：

12、基于確定的目標(biāo)部件的構(gòu)建參數(shù)需求和構(gòu)建精度，獲取對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理，并重建表面網(wǎng)格；

13、利用細(xì)節(jié)建模軟件為目標(biāo)部件進(jìn)行細(xì)節(jié)建模、添加紋理和設(shè)置材質(zhì)效果，所述細(xì)節(jié)建模包括為目標(biāo)部件添加精細(xì)結(jié)構(gòu)和/或建模小型部件，得到部件級(jí)三維實(shí)景模型；

14、依據(jù)所述構(gòu)建參數(shù)需求和構(gòu)建精度對(duì)所述部件級(jí)三維實(shí)景模型進(jìn)行細(xì)節(jié)和性能的平衡優(yōu)化，并創(chuàng)建多精度版本的部件級(jí)三維實(shí)景模型。

15、通過采用上述技術(shù)方案，部件級(jí)三維實(shí)景模型是基于城市部件的（如門窗、橋梁、路燈、道路障礙物等）構(gòu)建的高精度三維模型，能夠反映部件的詳細(xì)尺寸結(jié)構(gòu)和外觀特征；其中構(gòu)件參數(shù)需求為模型分辨率、模型材質(zhì)要求等參數(shù)，構(gòu)件精度則表征模型在幾何形狀、紋理和材質(zhì)等方面的精細(xì)程度，決定了模型的逼真度和適用范圍；電源數(shù)據(jù)是通過激光掃描等手段獲取的三維坐標(biāo)點(diǎn)集合，點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理包括去噪、濾波、配準(zhǔn)等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和后續(xù)三維建模的準(zhǔn)確性；表面網(wǎng)格是將預(yù)處理后的電源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的表面網(wǎng)格，以形成初步的三維模型；其中細(xì)節(jié)建模軟件包括cad軟件或3d建模軟件，細(xì)節(jié)建模軟件是用于對(duì)初步的三維模型進(jìn)行精細(xì)化建模的軟件工具（如3ds?max、blender、maya等）；具體地，細(xì)節(jié)建模是在初步模型的基礎(chǔ)上，添加更精細(xì)的結(jié)構(gòu)和小型部件，紋理和材質(zhì)效果是為模型添加真實(shí)的紋理貼圖和材質(zhì)設(shè)置，使其在視覺上更加逼真，平衡優(yōu)化是在保持模型細(xì)節(jié)的同時(shí)，優(yōu)化模型的性能，確保部件級(jí)三維模型在不同應(yīng)用場(chǎng)景中或不同帶寬環(huán)境下的智能終端能夠高效實(shí)用，同時(shí)本發(fā)明通過創(chuàng)建不同精度級(jí)別的模型版本，以適應(yīng)不同的應(yīng)用需求和計(jì)算資源，有利于提高模型的適用性，增強(qiáng)場(chǎng)景適用性能。

16、本技術(shù)在一較佳示例中：所述三維空間分析工具包括可視域分析算法，所述方法包括：

17、對(duì)獲取的三維場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并構(gòu)建八叉樹空間索引結(jié)構(gòu)；

18、基于構(gòu)建的八叉樹空間索引結(jié)構(gòu)，從預(yù)設(shè)的觀察點(diǎn)出發(fā)，沿著多個(gè)不同的方向投射射線，獲得射線投射路徑；所述射線用于模擬視線傳播；

19、基于所述射線投射路徑，遍歷八叉樹的樹節(jié)點(diǎn)，判斷并獲取射線與所述三維場(chǎng)景數(shù)據(jù)的場(chǎng)景中物體的交點(diǎn)，得到從所述預(yù)設(shè)的觀察點(diǎn)出發(fā)的可視區(qū)域；

20、和/或，

21、所述可視域分析算法引入多線程并行計(jì)算算法和gpu加速算法，所述多線程并行計(jì)算算法根據(jù)八叉樹的層次結(jié)構(gòu)并行處理射線與節(jié)點(diǎn)的交互，所述gpu加速算法并行執(zhí)行射線投射與交點(diǎn)的計(jì)算任務(wù)。

22、通過采用上述技術(shù)方案，八叉樹空間索引結(jié)構(gòu)是一種用于高效管理和查詢?nèi)S空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過遞歸地將空間劃分為八個(gè)子空間，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的粒度級(jí)別，有助于快速定位和檢索特定區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)；可視域分析算法是用于計(jì)算給定觀察點(diǎn)能夠直接看到的區(qū)域的算法；多線程并行計(jì)算算法通過在多個(gè)處理器核心上同時(shí)執(zhí)行多個(gè)線程，以加快計(jì)算速度；gpu加速算法利用圖形處理單元（gpu）的強(qiáng)大并行計(jì)算能力，加速特定類型的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，以提高大數(shù)據(jù)量的圖形和圖像處理效率；具體地，本發(fā)明通過構(gòu)建八叉樹空間索引結(jié)構(gòu)能夠快速定位和檢索特定區(qū)域大數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理效率，且通過多線程并行計(jì)算算法和gpu加速算法大幅提高射線投射和交點(diǎn)計(jì)算的效率，通過精確的射線投射和交點(diǎn)計(jì)算，能夠準(zhǔn)確地模擬和確定可視區(qū)域，為城市規(guī)劃、建筑設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的決策提供科學(xué)依據(jù)。

23、本技術(shù)在一較佳示例中：所述三維空間分析工具包括空間路徑規(guī)劃算法，所述方法包括：

24、將所述城市級(jí)三維實(shí)景模型所在指定區(qū)域的三維空間離散化為網(wǎng)格單元，結(jié)合預(yù)設(shè)的地形約束條件為每個(gè)網(wǎng)格單元計(jì)算并關(guān)聯(lián)相應(yīng)的通行代價(jià)；

25、基于網(wǎng)格化的三維空間及網(wǎng)格單元的通行代價(jià)，采用預(yù)設(shè)的啟發(fā)搜索算法進(jìn)行啟發(fā)式路徑搜索，并計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格單元的啟發(fā)式函數(shù)值，逐步擴(kuò)展搜索范圍，直到找到從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)路徑；

26、和/或，

27、在路徑規(guī)劃過程中，所述空間路徑規(guī)劃算法結(jié)合動(dòng)態(tài)障礙物避讓機(jī)制，實(shí)時(shí)檢測(cè)場(chǎng)景中的動(dòng)態(tài)障礙物，并根據(jù)動(dòng)態(tài)障礙物的位置和運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，計(jì)算動(dòng)態(tài)障礙物對(duì)當(dāng)前路徑的潛在影響；

28、當(dāng)檢測(cè)到動(dòng)態(tài)障礙物可能阻礙當(dāng)前路徑時(shí)，觸發(fā)實(shí)時(shí)路徑重規(guī)劃指令，基于當(dāng)前位置、目標(biāo)位置以及更新后的障礙物信息，重新采用預(yù)設(shè)的啟發(fā)搜索算法進(jìn)行路徑搜索，得到新的最優(yōu)路徑。

29、通過采用上述技術(shù)方案，網(wǎng)格單元為將三維空間進(jìn)行離散化后的多個(gè)立方體或六面體單元，通行代價(jià)為每個(gè)網(wǎng)格單元根據(jù)地形、障礙物等因素計(jì)算的通過難度值，在路徑規(guī)劃時(shí)的評(píng)估，啟發(fā)搜索算法包括a*算法；地形約束條件為根據(jù)地形特征、道路類型和障礙物等預(yù)先設(shè)置的約束條件；啟發(fā)式函數(shù)值用于評(píng)估每個(gè)網(wǎng)格單元的潛在價(jià)值，其包括從起點(diǎn)到當(dāng)前單元的實(shí)際代價(jià)和從當(dāng)前單元到終點(diǎn)的估計(jì)代價(jià)；本發(fā)明設(shè)置有空間路徑規(guī)劃算法和動(dòng)態(tài)障礙物避讓機(jī)制，其中動(dòng)態(tài)障礙物避讓機(jī)制實(shí)時(shí)檢測(cè)和相應(yīng)場(chǎng)景中的移動(dòng)障礙物，有利于確保路徑的安全性和可行性；通過將三維空間離散化為網(wǎng)格單元，能夠更精確地表示地形和障礙物，提高路徑規(guī)劃準(zhǔn)確性，通行代價(jià)計(jì)算則充分考慮了實(shí)際環(huán)境因素對(duì)路徑規(guī)劃的影響，通過使用啟發(fā)式搜索算法引導(dǎo)搜索方向，顯著提高搜索效率，動(dòng)態(tài)障礙物避讓機(jī)制則增強(qiáng)了規(guī)劃處的路徑的安全性和實(shí)時(shí)性。

30、本技術(shù)在一較佳示例中：所述方法還包括：

31、所述空間路徑規(guī)劃算法結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化算法，在路徑規(guī)劃過程中，基于獲取的用戶輸入的路徑規(guī)劃需求，生成自定義路徑規(guī)劃策略；所述自定義路徑規(guī)劃策略根據(jù)獲取的不同優(yōu)化目標(biāo)，計(jì)算各個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)系數(shù)，評(píng)估并確定最終路徑規(guī)劃方案；所述最終的路徑規(guī)劃方案包括基于不同優(yōu)化目標(biāo)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)路徑，不同的優(yōu)化目標(biāo)包括但不限于距離最短、時(shí)間最少和能耗最低；

32、或，

33、所述方法包括：

34、用于存儲(chǔ)原始的多源傳感數(shù)據(jù)、大型模型文件的分布式文件庫(kù)和自定義空間索引結(jié)構(gòu)；

35、基于混合數(shù)據(jù)庫(kù)策略，將空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于預(yù)設(shè)的空間數(shù)據(jù)庫(kù)中，同時(shí)將元數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于預(yù)設(shè)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中；

36、基于預(yù)設(shè)的分布式緩存系統(tǒng)，將頻繁訪問的數(shù)據(jù)和查詢結(jié)果緩存在內(nèi)存中，根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問頻率和重要性，執(zhí)行智能數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)策略，自動(dòng)將數(shù)據(jù)在高速存儲(chǔ)和大容量存儲(chǔ)之間遷移。

37、通過采用上述技術(shù)方案，多目標(biāo)優(yōu)化算法為在路徑規(guī)劃時(shí)，同時(shí)考慮多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)（如距離、時(shí)間、能耗等），通過加權(quán)系數(shù)計(jì)算綜合最優(yōu)路徑的算法；目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)系數(shù)用于評(píng)估不同優(yōu)化目標(biāo)的重要性的權(quán)重值，通過加權(quán)系數(shù)計(jì)算綜合目標(biāo)函數(shù)值，從而有利于根據(jù)不同的用戶需求生成個(gè)性化的路徑規(guī)劃策略，滿足不同用戶的特定需求，提高路徑規(guī)劃的可靠性和綜合性能；進(jìn)一步地，在實(shí)景三維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理方面，本發(fā)明還設(shè)置有分布式文件庫(kù)和自定義空間索引結(jié)構(gòu)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)，使用分布式文件系統(tǒng)（如hdfs）存儲(chǔ)原始的多源傳感數(shù)據(jù)和大型模型文件，確保數(shù)據(jù)的高可用性和可擴(kuò)展性，將空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于空間數(shù)據(jù)庫(kù)（如postgis）中，支持復(fù)雜的地理空間查詢，將元數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如postgresql）中，支持高效的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理；本發(fā)明混合數(shù)據(jù)庫(kù)策略優(yōu)化了不同類型數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，提高了數(shù)據(jù)查詢和處理的效率，支持多種數(shù)據(jù)訪問方式，滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求，還能應(yīng)用智能數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)策略合理利用存儲(chǔ)資源，降低了存儲(chǔ)成本，提高了存儲(chǔ)效率，確保了系統(tǒng)的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。

38、本技術(shù)在一較佳示例中：所述三維空間分析工具包括地形剖面分析算法，

39、所述地形建模包括基于gis數(shù)據(jù)生成數(shù)字高程模型并創(chuàng)建地形紋理；

40、所述地形剖面分析算法包括：

41、從所述數(shù)字高程模型中，沿指定路徑提取高程數(shù)據(jù)點(diǎn)；

42、根據(jù)地形變化的復(fù)雜程度，采用自適應(yīng)采樣算法確定采樣密度和采樣點(diǎn)，對(duì)路徑上的高程數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行采樣，獲得一系列離散的高程值；

43、根據(jù)相鄰采樣點(diǎn)之間的高程值，采用雙線性插值算法計(jì)算相鄰采樣點(diǎn)之間的高程，得到連續(xù)平滑的地形剖面曲線；

44、基于預(yù)設(shè)的地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)，確定剖面圖中對(duì)應(yīng)位置的地層結(jié)構(gòu)和巖性分布信息并與所述地形剖面曲線進(jìn)行整合，獲得包含地層結(jié)構(gòu)和巖性分布信息的完整地形剖面圖。

45、通過采用上述技術(shù)方案，數(shù)字高程模型（dem）為基于地理信息系統(tǒng)（gis）數(shù)據(jù)生成的三維地形模型，表示地表的高程信息，地形剖面分析算法用于生成指定路徑上的地形剖面圖的算法；雙線性插值算法是用于在兩個(gè)已知點(diǎn)之間估算未知點(diǎn)值的插值算法，常用于生成平滑的地形剖面曲線；本發(fā)明通過高精度的高程數(shù)據(jù)點(diǎn)提取和動(dòng)態(tài)調(diào)整采用密度，以在確保采樣精度的同時(shí)，提高計(jì)算效率，通過使用雙線性插值算法，生成連續(xù)平滑的地形剖面曲線，提高地形剖面圖的精度和視覺效果，同時(shí)通過整合地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的底層結(jié)構(gòu)和巖性分布信息，提高更全面的地質(zhì)分析效果。

46、本技術(shù)在一較佳示例中：所述方法還包括：

47、基于所述城市級(jí)三維實(shí)景模型和部件級(jí)三維實(shí)景模型，融合建筑物內(nèi)部的建筑物細(xì)節(jié)信息，構(gòu)建綜合救援環(huán)境模型；其中所述建筑物細(xì)節(jié)信息包括內(nèi)部的通道、樓梯和緊急出口；

48、在所述綜合救援環(huán)境模型中，根據(jù)實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)和事故信息，采用優(yōu)化的啟發(fā)搜索算法計(jì)算最優(yōu)救援路線；所述事故信息包括基于建筑結(jié)構(gòu)和建筑材料信息預(yù)測(cè)的火勢(shì)蔓延路徑；

49、對(duì)于建筑物內(nèi)部，利用三維路徑規(guī)劃算法，結(jié)合人員垂直移動(dòng)和人員水平移動(dòng)的路線復(fù)雜因素，生成符合救援需求的接近路線；并根據(jù)不同類型的救援設(shè)備特性，制定針對(duì)性的路線方案。

50、通過采用上述技術(shù)方案，綜合救援環(huán)境模型，將城市級(jí)實(shí)景三維模型與部件級(jí)實(shí)景三維模型融合，包含建筑物內(nèi)部的詳細(xì)信息，適用于救援規(guī)劃和決策，實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)為實(shí)時(shí)獲取的道路交通狀態(tài)數(shù)據(jù)；事故信息包括火災(zāi)、坍塌等難事故的詳細(xì)信息，改進(jìn)的啟發(fā)式搜索算法如a*算法；符合救援需求的接近路線為最安全、最快速的接近路線，本發(fā)明結(jié)合優(yōu)化的啟發(fā)搜索算法和三維路徑規(guī)劃算法，能夠根據(jù)不同類型的救援設(shè)備特性，指定針對(duì)性的路線方案，提高了救援設(shè)備的通行效率和安全性，有利于為救援決策提供全面的信息支持，提高救援行動(dòng)的科學(xué)性和有效性。

51、第二方面，本技術(shù)的發(fā)明目的采用如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

52、基于數(shù)字城市的實(shí)景三維模型構(gòu)建系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的基于數(shù)字城市的實(shí)景三維模型構(gòu)建方法，所述系統(tǒng)包括：

53、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取城市的多源傳感數(shù)據(jù)；

54、數(shù)據(jù)處理終端，用于對(duì)城市的多源傳感數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，所述多源傳感數(shù)據(jù)包括城市影像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和gis數(shù)據(jù)；將預(yù)處理的不同格式的多源傳感數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)格式并執(zhí)行多源傳感數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和融合，得到融合多源數(shù)據(jù)；

55、對(duì)所述融合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化，根據(jù)優(yōu)化的融合多源數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的三維空間分析工具構(gòu)建城市級(jí)三維實(shí)景模型；所述預(yù)設(shè)的三維空間分析工具提供空間分析和三維空間可視化功能；其中，所述城市級(jí)三維實(shí)景模型的構(gòu)建步驟包括依據(jù)所述城市影像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和gis數(shù)據(jù)進(jìn)行地形建模、建筑物建模、紋理映射、道路和植被建模操作，得到對(duì)應(yīng)的城市初始模型和模型整合元素；對(duì)所述城市初始模型進(jìn)行模型優(yōu)化，并基于全部的對(duì)應(yīng)的模型整合元素進(jìn)行模型整合，得到所述城市級(jí)三維實(shí)景模型；

56、可視化展示交互工具，用于展示所述城市級(jí)三維實(shí)景模型并進(jìn)行三維交互。

57、通過采用上述技術(shù)方案，為提供高效精準(zhǔn)的城市的實(shí)景三維數(shù)據(jù)，提供立體直觀的空間信息，本技術(shù)在實(shí)景三維數(shù)據(jù)生成和實(shí)景三維數(shù)據(jù)分析上進(jìn)行優(yōu)化和高效處理；具體地，在實(shí)景三維數(shù)據(jù)生成階段：本技術(shù)通過城市中預(yù)設(shè)的傳感器設(shè)備（如激光雷達(dá)、全景相機(jī)、無人機(jī)等）采集提取不同類型的傳感器原始數(shù)據(jù)，即得到城市的多源傳感數(shù)據(jù)，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可通過航空攝影測(cè)量或衛(wèi)星遙感獲取城市影像數(shù)據(jù)、lidar掃描技術(shù)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并收集地理信息系統(tǒng)(gis)數(shù)據(jù)獲取目標(biāo)城市的gis數(shù)據(jù)；本發(fā)明通過對(duì)多源傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理（包含數(shù)據(jù)清洗），如城市影像數(shù)據(jù)進(jìn)行影像匹配和空中三角測(cè)量、對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和分類，對(duì)gis數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和結(jié)構(gòu)化等預(yù)處理操作，以得到精確度較高的多源傳感數(shù)據(jù)；接著為便于實(shí)景三維數(shù)據(jù)后續(xù)在智能化終端或平臺(tái)中進(jìn)行可視化三維空間展示，并提高數(shù)據(jù)的一致性和互操作性，將不同數(shù)據(jù)格式的原始的多源傳感數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（其中預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)格式為指定的三維模型展示終端的平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)格式），以得到標(biāo)準(zhǔn)格式的多源傳感數(shù)據(jù)，接著對(duì)轉(zhuǎn)換格式后的數(shù)字城市的多源傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和融合，數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和融合過程包括影像數(shù)據(jù)與點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精確融合，然后對(duì)得到的融合多源數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)優(yōu)化，如網(wǎng)格簡(jiǎn)化、紋理壓縮等，以使得實(shí)景三維數(shù)據(jù)在視覺質(zhì)量和存儲(chǔ)效率之間取得平衡；在空間數(shù)據(jù)分析階段：本技術(shù)通過三維空間分析工具，為城市級(jí)三維模型提供了豐富的空間分析和可視化功能，空間分析包括距離測(cè)量、面積計(jì)算、體積估算等，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，結(jié)合可視化工具既能夠?yàn)橛脩籼峁┝鲿车娜S交互體驗(yàn)，通過地形建模、建筑物建模、紋理映射、道路和植被建模操作，提供了高效精確的三維空間模型的實(shí)景三維數(shù)據(jù)，從而本技術(shù)實(shí)現(xiàn)了提供高效精準(zhǔn)的城市的實(shí)景三維數(shù)據(jù)，提供立體直觀的空間信息的目的。

58、第三方面，本技術(shù)的發(fā)明目的采用如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

59、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述基于數(shù)字城市的實(shí)景三維模型構(gòu)建方法的步驟。

60、第四方面，本技術(shù)的發(fā)明目的采用如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

61、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述基于數(shù)字城市的實(shí)景三維模型構(gòu)建方法的步驟。

62、綜上所述，本技術(shù)包括以下至少一種有益技術(shù)效果：

63、1.?通過城市中預(yù)設(shè)的傳感器設(shè)備（如激光雷達(dá)、全景相機(jī)、無人機(jī)等）采集提取不同類型的傳感器原始數(shù)據(jù)，即得到城市的多源傳感數(shù)據(jù)，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可通過航空攝影測(cè)量或衛(wèi)星遙感獲取城市影像數(shù)據(jù)、lidar掃描技術(shù)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并收集地理信息系統(tǒng)(gis)數(shù)據(jù)獲取目標(biāo)城市的gis數(shù)據(jù)；本發(fā)明通過對(duì)多源傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理（包含數(shù)據(jù)清洗），如城市影像數(shù)據(jù)進(jìn)行影像匹配和空中三角測(cè)量、對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和分類，對(duì)gis數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和結(jié)構(gòu)化等預(yù)處理操作，以得到精確度較高的多源傳感數(shù)據(jù)；接著為便于實(shí)景三維數(shù)據(jù)后續(xù)在智能化終端或平臺(tái)中進(jìn)行可視化三維空間展示，并提高數(shù)據(jù)的一致性和互操作性，將不同數(shù)據(jù)格式的原始的多源傳感數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（其中預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)格式為指定的三維模型展示終端的平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)格式），以得到標(biāo)準(zhǔn)格式的多源傳感數(shù)據(jù)，接著對(duì)轉(zhuǎn)換格式后的數(shù)字城市的多源傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和融合，數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和融合過程包括影像數(shù)據(jù)與點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精確融合，然后對(duì)得到的融合多源數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)優(yōu)化，如網(wǎng)格簡(jiǎn)化、紋理壓縮等，以使得實(shí)景三維數(shù)據(jù)在視覺質(zhì)量和存儲(chǔ)效率之間取得平衡；在空間數(shù)據(jù)分析階段：本技術(shù)通過三維空間分析工具，為城市級(jí)三維模型提供了豐富的空間分析和可視化功能，空間分析包括距離測(cè)量、面積計(jì)算、體積估算等，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，結(jié)合可視化工具既能夠?yàn)橛脩籼峁┝鲿车娜S交互體驗(yàn)，通過地形建模、建筑物建模、紋理映射、道路和植被建模操作，提供了高效精確的三維空間模型的實(shí)景三維數(shù)據(jù)，從而本技術(shù)實(shí)現(xiàn)了提供高效精準(zhǔn)的城市的實(shí)景三維數(shù)據(jù)，提供立體直觀的空間信息的目的；

64、2.?多目標(biāo)優(yōu)化算法為在路徑規(guī)劃時(shí)，同時(shí)考慮多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)（如距離、時(shí)間、能耗等），通過加權(quán)系數(shù)計(jì)算綜合最優(yōu)路徑的算法；目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)系數(shù)用于評(píng)估不同優(yōu)化目標(biāo)的重要性的權(quán)重值，通過加權(quán)系數(shù)計(jì)算綜合目標(biāo)函數(shù)值，從而有利于根據(jù)不同的用戶需求生成個(gè)性化的路徑規(guī)劃策略，滿足不同用戶的特定需求，提高路徑規(guī)劃的可靠性和綜合性能；進(jìn)一步地，在實(shí)景三維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理方面，本發(fā)明還設(shè)置有分布式文件庫(kù)和自定義空間索引結(jié)構(gòu)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)，使用分布式文件系統(tǒng)（如hdfs）存儲(chǔ)原始的多源傳感數(shù)據(jù)和大型模型文件，確保數(shù)據(jù)的高可用性和可擴(kuò)展性，將空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于空間數(shù)據(jù)庫(kù)（如postgis）中，支持復(fù)雜的地理空間查詢，將元數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如postgresql）中，支持高效的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理；本發(fā)明混合數(shù)據(jù)庫(kù)策略優(yōu)化了不同類型數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，提高了數(shù)據(jù)查詢和處理的效率，支持多種數(shù)據(jù)訪問方式，滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求，還能應(yīng)用智能數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)策略合理利用存儲(chǔ)資源，降低了存儲(chǔ)成本，提高了存儲(chǔ)效率，確保了系統(tǒng)的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行；

65、3.?綜合救援環(huán)境模型，將城市級(jí)實(shí)景三維模型與部件級(jí)實(shí)景三維模型融合，包含建筑物內(nèi)部的詳細(xì)信息，適用于救援規(guī)劃和決策，實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)為實(shí)時(shí)獲取的道路交通狀態(tài)數(shù)據(jù)；事故信息包括火災(zāi)、坍塌等難事故的詳細(xì)信息，改進(jìn)的啟發(fā)式搜索算法如a*算法；符合救援需求的接近路線為最安全、最快速的接近路線，本發(fā)明結(jié)合優(yōu)化的啟發(fā)搜索算法和三維路徑規(guī)劃算法，能夠根據(jù)不同類型的救援設(shè)備特性，指定針對(duì)性的路線方案，提高了救援設(shè)備的通行效率和安全性，有利于為救援決策提供全面的信息支持，提高救援行動(dòng)的科學(xué)性和有效性。