城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明是城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法,包括基于ALS點(diǎn)云數(shù)據(jù)城市空間模型構(gòu)建；室內(nèi)三維場(chǎng)景系統(tǒng)與紋理數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建；室內(nèi)外一體化場(chǎng)景構(gòu)建與模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化；基于Google Earth與SketchUp平臺(tái)的三維模型與信息集成；選用QR Code二維碼設(shè)計(jì)錨點(diǎn)；構(gòu)建錨點(diǎn)—用戶距離模型；自適應(yīng)室內(nèi)外定位切換。優(yōu)點(diǎn)：通過(guò)利用ALS點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立城市室外一體化模型，運(yùn)用建模系統(tǒng)在Google Earth平臺(tái)上構(gòu)建和集成精準(zhǔn)的室內(nèi)外空間場(chǎng)景，結(jié)合WiFi與二維碼技術(shù)開(kāi)展室內(nèi)外空間自適應(yīng)導(dǎo)航服務(wù)，實(shí)現(xiàn)城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景模型的構(gòu)建和室內(nèi)外的實(shí)時(shí)定位，定位精度高，提供空間定位信息。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及的是一種城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，屬 于信號(hào)與信息處理領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著城市化進(jìn)程加劇和城市空間的不斷擴(kuò)大，人們?cè)谑覂?nèi)的活動(dòng)增多且對(duì)室內(nèi)三 維場(chǎng)景構(gòu)建、室內(nèi)外空間定位與導(dǎo)航的需求不斷增加。因此，對(duì)大型圖書(shū)館、商業(yè)中心、地下 室、車(chē)庫(kù)等相對(duì)復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境，高質(zhì)量的室內(nèi)外三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間導(dǎo)航服務(wù)尤為重要。 精準(zhǔn)的三維場(chǎng)景模型與室內(nèi)外空間導(dǎo)航是數(shù)字城市的重要組成部分，三維模型運(yùn)用于導(dǎo)航 服務(wù)中，可增強(qiáng)模型的真實(shí)感與可讀性，從而更好的滿足用戶的定位需求，對(duì)城市化的順利 進(jìn)行具有重要意義。
[0003] 現(xiàn)有的三維建模方法大致可分為三類(lèi):基于幾何造型的建模、基于圖像繪制建模 和基于幾何與圖像的混合建模。基于幾何造型的建模立體感強(qiáng)但往往逼真程度不高并且大 多采用建模系統(tǒng)依圖而建的方法，對(duì)于大型城市而言工作量太大，效率太低;而基于圖像繪 制的建模方法比較逼真但場(chǎng)景交互手段非常有限，滿足不了許多應(yīng)用領(lǐng)域的需求。目前我 國(guó)GPS(Global Positioning System，全球定位系統(tǒng)）與基站的室內(nèi)外定位方法逐漸得到普 及。GPS定位技術(shù)是基于多個(gè)衛(wèi)星不間斷發(fā)送自身星歷參數(shù)和時(shí)間信息到接收機(jī)，經(jīng)計(jì)算求 出接收機(jī)位置三維方向與運(yùn)動(dòng)速度和時(shí)間信息，其能夠精準(zhǔn)定位的前提是，用戶位于能接 受衛(wèi)星信號(hào)的開(kāi)闊室外環(huán)境;基站定位技術(shù)是利用基站對(duì)手機(jī)距離的測(cè)算來(lái)確定手機(jī)位 置，精度很大程度依靠基站的密度，有時(shí)精度極低。故亟需一種適用于室內(nèi)外空間定位與導(dǎo) 航的方法。同時(shí)，現(xiàn)有的電子導(dǎo)航地圖利用GPS可為用戶提供地圖等資源信息，也可對(duì)用戶 進(jìn)行實(shí)時(shí)定位并替用戶做出最佳路徑選擇，但很少有三維場(chǎng)景的顯示，真實(shí)感弱，可讀性 差，使用戶不能做出正確的選擇。因此，本發(fā)明的目的在于結(jié)合WiFi室內(nèi)外定位方法與二維 碼測(cè)距空間導(dǎo)航技術(shù)的實(shí)現(xiàn)空間自適應(yīng)導(dǎo)航，解決所存在的問(wèn)題。同時(shí)將三維模型運(yùn)用于 定位服務(wù)中能使用戶迅速讀懂地圖信息，從而提高決策效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明提出的是一種城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，其 目的是克服現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述缺陷。
[0005] 采用基于幾何與圖像的混合建模的方式將利用ALS點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立城市表面模型與 運(yùn)用建模系統(tǒng)構(gòu)建室內(nèi)場(chǎng)景兩種建模方式結(jié)合起來(lái)建立城市室內(nèi)外一體化模型并使之經(jīng) 過(guò)分層場(chǎng)景渲染，很好地解決了傳統(tǒng)模型逼真度不高以及無(wú)場(chǎng)景交互兩方面的問(wèn)題，在不 失模型精確性的前提下，大大提高了建模效率;此外，對(duì)建模系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)以及紋理數(shù)據(jù)庫(kù)的 創(chuàng)建使系統(tǒng)更加適用于城市建筑物的室內(nèi)建模，從而大大減少了建模工作量;模型建成后， 本發(fā)明把優(yōu)化后的城市室內(nèi)外一體化三維模型集成至GoogleEarth平臺(tái)，以方便實(shí)現(xiàn)定位。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)解決方案：城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方 法，包括以下步驟： (1)基于ALS點(diǎn)云數(shù)據(jù)城市空間模型構(gòu)建； (2) 室內(nèi)三維場(chǎng)景系統(tǒng)與紋理數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建； (3) 室內(nèi)外一體化場(chǎng)景構(gòu)建與模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化； (4) 基于Google Earth與SketchUp平臺(tái)的三維模型與信息集成； (5) 選用QR Code二維碼設(shè)計(jì)錨點(diǎn)； (6) 構(gòu)建錨點(diǎn)一用戶距離模型； (7) 自適應(yīng)室內(nèi)外定位切換。
[0007] 本發(fā)明的有益效果:針對(duì)目前建模方法逼真程度低、工作量大、自動(dòng)化效果差、沒(méi) 有場(chǎng)景交互;現(xiàn)有的二維電子導(dǎo)航地圖直觀性差、無(wú)法完全適用室內(nèi)外空間導(dǎo)航、室內(nèi)三維 空間服務(wù)技術(shù)支撐薄弱、行業(yè)信息化水平不平衡、實(shí)際應(yīng)用水平低、質(zhì)量不統(tǒng)一等問(wèn)題，此 次基于幾何和圖像的混合建模（Image Based Modeling & Rendering，IMBR)技術(shù)室內(nèi)三維 場(chǎng)景構(gòu)建與運(yùn)用Wi-Fi、二維碼進(jìn)行室內(nèi)外一體化空間導(dǎo)航的方法開(kāi)展有益探索和嘗試，能 使得讀者迅速讀懂地圖信息，提高決策效率，取得了較好的成效。
【附圖說(shuō)明】
[0008] 附圖1是城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法的工藝流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0009] 城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，包括如下步驟： (1) 基于ALS點(diǎn)云數(shù)據(jù)城市空間模型構(gòu)建； (2) 室內(nèi)三維場(chǎng)景系統(tǒng)與紋理數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建； (3) 室內(nèi)外一體化場(chǎng)景構(gòu)建與模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化； (4) 基于Google Earth與SketchUp平臺(tái)的三維模型與信息集成； (5) 選用QR Code二維碼設(shè)計(jì)錨點(diǎn)； (6) 構(gòu)建錨點(diǎn)一用戶距離模型； (7) 自適應(yīng)室內(nèi)外定位切換。
[0010]所述步驟(1)基于ALS點(diǎn)云數(shù)據(jù)城市空間模型構(gòu)建:利用閾值限定算法和高斯濾波 算法剔除點(diǎn)云高程異常點(diǎn)和噪聲點(diǎn)，對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行濾波平滑、數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，提取特征 信息，構(gòu)建矢量三維表面模型。
[0011] 所述步驟(2)室內(nèi)三維場(chǎng)景系統(tǒng)與紋理數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建:利用SketchUp構(gòu)建室內(nèi)外三 維景觀模型，創(chuàng)建紋理數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)模型-紋理映射服務(wù)。
[0012] 所述步驟(3)室內(nèi)外一體化場(chǎng)景構(gòu)建與模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化:利用分形算法優(yōu)化模型結(jié) 構(gòu)，運(yùn)用層次細(xì)節(jié)模型分層渲染三維場(chǎng)景，繼而利用SketchUp設(shè)計(jì)模型漫游系統(tǒng)的體系結(jié) 構(gòu)。
[0013] 所述步驟(4)中基于Google Earth與SketchUp平臺(tái)的三維模型與信息集成：通過(guò) Google Earth中獲取地形衛(wèi)圖，基于WGS-84坐標(biāo)系建立地形模型，集成Google Earth與 SketchUp平臺(tái)的三維場(chǎng)景信息，完成二者的地理配準(zhǔn)與無(wú)縫拼接。
[0014] 所述步驟(5)選用QR Code二維碼設(shè)計(jì)錨點(diǎn)：以WGS-84坐標(biāo)系為基準(zhǔn)，對(duì)錨點(diǎn)物理 位置與朝向信息，建立秒點(diǎn)探測(cè)模式。
[0015] 所述步驟(6)構(gòu)建錨點(diǎn)一用戶距離模型:建立攝像頭模型，消除智能終端透鏡所造 成的徑向誤差和因機(jī)械過(guò)程導(dǎo)致的切向誤差，確定錨點(diǎn)真實(shí)朝向，在QR Code的探測(cè)模式和 對(duì)齊模式的支持下，計(jì)算錨點(diǎn)-終端之間的距離。
[0016] 所述步驟(7)自適應(yīng)室內(nèi)外定位切換:預(yù)設(shè)室外坐標(biāo)與建筑物底部中心位置的距 離判斷閾值，根據(jù)距離閾值判別室內(nèi)、外空間場(chǎng)景，啟動(dòng)室內(nèi)、外定位模式。
[0017] 實(shí)施例，應(yīng)理解這些實(shí)施例僅用于說(shuō)明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍，在閱 讀了本發(fā)明之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員對(duì)本發(fā)明的各種等價(jià)形式的修改均落于本申請(qǐng)書(shū)所附權(quán) 利要求所限定的范圍。
[0018]如圖1所示，城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法： (1) 基于ALS點(diǎn)云數(shù)據(jù)城市空間模型構(gòu)建101，利用值限定算法來(lái)剔除異常點(diǎn)： 裏，其中，1與^是估算出的數(shù)據(jù)點(diǎn)高程值的最大與最小值;Υ是數(shù)據(jù)點(diǎn)集，消 除由于儀器問(wèn)題、湖面鏡面反射以及高空飛行物等引起的點(diǎn)云高程異常;利用高斯濾波算 法（典為連續(xù)點(diǎn)集，若典符合:十1一義I國(guó)翁：f::之 點(diǎn)，應(yīng)予以去除)找到點(diǎn)集中的明顯噪聲點(diǎn)并予以去除;利用四鄰域?yàn)V波平滑算法完成點(diǎn)云 數(shù)據(jù)的濾波平滑：
其中，:1|為已分配到二維數(shù)組內(nèi)存單元中的數(shù)據(jù)值;？和^/分別為它的行數(shù)與列數(shù);s為 總列數(shù)，為了減少測(cè)量誤差，消除異常點(diǎn)，濾除噪聲干擾，點(diǎn)云數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)以上三部分的 誤差改正，數(shù)據(jù)預(yù)處理后，利用NICP(Nearest Iterative Closest Points)算法完成點(diǎn)云 的數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，使各個(gè)視角得到的點(diǎn)集合并到一個(gè)統(tǒng)一的坐標(biāo)系(WGS-84)下，形成一個(gè)完整 的數(shù)據(jù)點(diǎn)云;運(yùn)用最小二乘線性內(nèi)插進(jìn)行道路、植被等地物特征的分層提取;初步完成矢量 城市三維表面模型的建立； (2) 室內(nèi)三維場(chǎng)景系統(tǒng)與紋理數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建102,運(yùn)用SketchUp來(lái)構(gòu)建城市室內(nèi)三維景 觀，利用SketchUp系統(tǒng)平臺(tái)預(yù)留的SketchUp Ruby API對(duì)SketchUp進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，編寫(xiě)一 系列有關(guān)城市室內(nèi)外景觀三維建模的插件，并對(duì)功能類(lèi)似的插件進(jìn)行系統(tǒng)的歸類(lèi)、合并，以 便于提高建模效率，將一些室內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施的實(shí)體模型構(gòu)建成組合體以減少模型冗余度，提 高建模效率。同時(shí)，搜集城市衛(wèi)片并對(duì)之進(jìn)行裁剪、壓縮等處理，利用建模系統(tǒng)的擴(kuò)展模塊 創(chuàng)建紋理數(shù)據(jù)庫(kù)，以便建模時(shí)的紋理映射，增加模型的逼真程度； (3) 城市室內(nèi)外一體化場(chǎng)景構(gòu)建與模型優(yōu)化103,在基于ALS點(diǎn)云數(shù)據(jù)城市空間模型構(gòu) 建101中所建立的城市外觀模型的基礎(chǔ)上，運(yùn)用室內(nèi)三維場(chǎng)景系統(tǒng)與紋理數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建102中 定義的插件以及SketchUp中的其他工具建立室內(nèi)模型并運(yùn)用紋理數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖片紋理對(duì) 模型進(jìn)行紋理映射，由于貼圖紋理使模型數(shù)據(jù)量增大，建模速度減慢，在不影響模型逼真程 度的情況下，要對(duì)圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，同時(shí)，運(yùn)用L0D技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行分層渲染并利用迭代 函數(shù)系統(tǒng)（Iterated Function System，IFS)與隨機(jī)中點(diǎn)迭代法（Random Midpoint Displacement)分形算法分別對(duì)植被、屋頂?shù)冗M(jìn)行模型優(yōu)化以減少模型冗余度進(jìn)而加快植 染速度;最后利用SketchUp設(shè)計(jì)模型漫游系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)并將模型制作成動(dòng)畫(huà)的形式，最 終完成城市三維場(chǎng)景的構(gòu)建； (4) 基于Google Earth平臺(tái)的三維模型集成104,利用SketchUp中Google模塊分區(qū)域在 Google Earth中獲取地形衛(wèi)圖并建立連續(xù)起伏的地形模型，對(duì)城市室內(nèi)外一體化場(chǎng)景構(gòu)建 與模型優(yōu)化103模型中點(diǎn)狀地物進(jìn)行簡(jiǎn)單的空間地理配準(zhǔn);對(duì)于面狀和帶狀地物，建立地形 三角網(wǎng)以及模型底座三角網(wǎng)，以TIN數(shù)據(jù)塊網(wǎng)格為單位，在地形三角網(wǎng)和模型底座三角網(wǎng)之 間進(jìn)行裁剪運(yùn)算，從而計(jì)算出地物與其所在地形之間的高度差，根據(jù)高度差將地物實(shí)體向 下延伸，直到模型所覆蓋的地形區(qū)域最低處。運(yùn)用Delaunay三角剖分法對(duì)模型底座重新構(gòu) 網(wǎng)，最終使城市室內(nèi)外一體化場(chǎng)景構(gòu)建與模型優(yōu)化103模型中的各類(lèi)地物（點(diǎn)狀地物、面狀 地物)分別完成與地形模型的配準(zhǔn)以及無(wú)縫拼接，利用SketchUp建模平臺(tái)的模型發(fā)布功能 以及Google Earth平臺(tái)的三維模型導(dǎo)入接口將拼接好的三維場(chǎng)景模型發(fā)布到Google Earth服務(wù)器并填寫(xiě)相關(guān)屬性，利用RGB色彩空間調(diào)整模型紋理的色調(diào)（Hue)、飽和度 (Saturation)以及強(qiáng)度（Intensity)，同時(shí)利用對(duì)象嵌套將圖片與城市室內(nèi)外一體化場(chǎng)景 矢量模型組合起來(lái)集成于Google Earth平臺(tái)的3D圖層，使模型看起來(lái)更加逼真； (5) 選用QR Code二維碼設(shè)計(jì)錨點(diǎn)105根據(jù)國(guó)標(biāo)GB/T 18284-2000的字符表以WGS-84坐 標(biāo)為基準(zhǔn)對(duì)錨點(diǎn)物理位置與朝向信息進(jìn)行編碼;通過(guò)位流填充形成由一個(gè)或多個(gè)不同模式 段組成的二進(jìn)制的位流序列，序列末尾添加終止符，分為每8bit-字;運(yùn)用掩模技術(shù)實(shí)現(xiàn)錨 點(diǎn)色塊均勻化，對(duì)塊與掩模圖形對(duì)應(yīng)，逐個(gè)進(jìn)行異或(X0R)操作，使得錨點(diǎn)塊狀圖像個(gè)性化， 為快速定位提供保障;運(yùn)用同心正方形三次疊加建立錨點(diǎn)探測(cè)模式;運(yùn)用米字形模版匹配， 減小光照不均勻、拍攝傾角過(guò)大、圖像污損遮擋等問(wèn)題;輸入灰度處理后的圖像運(yùn)用Otsu算 法二值化，解算出最大置信度； (6) 錨點(diǎn)與用戶之間距離模型建立106,提取選用QR Code二維碼設(shè)計(jì)錨點(diǎn)105中設(shè)計(jì)出 的錨點(diǎn)，建立攝像頭模型，以小孔成像原理考慮現(xiàn)實(shí)成像點(diǎn)與理想點(diǎn)微米級(jí)誤差，運(yùn)用公 式：
其中，巧，表示成像平面中心于光軸偏移量；表示攝像頭物理焦距長(zhǎng)度與 成像平面每一單元長(zhǎng)度的乘積，求出內(nèi)外部參數(shù)；同時(shí)考慮到大多數(shù)智能手機(jī)采用凸透鏡 做鏡頭導(dǎo)致畸變向量對(duì)投影到數(shù)學(xué)模型產(chǎn)生影響，運(yùn)用校正方程式： 丨?殘F(tuán) :'|消除透鏡形狀產(chǎn)生的徑向誤差，其中，:? 咖 ' 'to: ~ .；? ... 一' 氣' .1 為攝像頭徑向畸變參數(shù);運(yùn)用校正方程:Λ 2;、 ' ，消除因機(jī)械 .|慕:二灃 1:轉(zhuǎn),"省:2，:.1:長(zhǎng)_2:龍_| 過(guò)程導(dǎo)致的切向誤差，其中，q，％為切向畸變參數(shù);在WGS-84坐標(biāo)系中運(yùn)用仿射變換矩 陣：A/= fi? i 確實(shí)錨點(diǎn)真實(shí)朝向，其中，7?為攝像頭外部參數(shù)矩陣，a為位移向量;運(yùn)用QR Code的三個(gè)FIP(Finder Pattern，探測(cè)模式）與N個(gè)對(duì)齊模式(Alignment Pattern)的輔助 下，姿態(tài)還原二維碼圖像;運(yùn)用線性函數(shù)，計(jì)算錨點(diǎn)與攝像頭之間的距離，構(gòu)建出 距離模型，其中，為待標(biāo)定縮放參數(shù)，a為錨點(diǎn)邊長(zhǎng)； (7)自適應(yīng)室內(nèi)外定位切換107,運(yùn)用歐式空間距離公式：
將距離計(jì)算簡(jiǎn)化為點(diǎn)、線、面間距離計(jì)算與路徑長(zhǎng)度計(jì)算，點(diǎn)（a，ft)與點(diǎn)U2，r2)間距 離運(yùn)用歐式空間距離公式；點(diǎn)與線段間距離，計(jì)算垂距或采用算法篩選最短間距；點(diǎn)與折線 之間距離采用分段計(jì)算，將折線分化為不同線段計(jì)算最短距離集合；點(diǎn)與面間距離算法與 點(diǎn)與線相似;線與線間距離運(yùn)用其中一條線端點(diǎn)到另外一條線距離集合，取出最小集合;線 與面參考線與線;面與面間距離參考線與面;路徑長(zhǎng)度計(jì)算運(yùn)用計(jì)算路徑上所有相鄰兩點(diǎn) 間線段距離進(jìn)行累加，最后根據(jù)歐式空間距離求解公式求得路徑長(zhǎng)度。設(shè)定室外坐標(biāo)與建 筑物出口底部中點(diǎn)坐標(biāo)位置的距離判斷閾值；當(dāng)初始坐標(biāo)位于室外，使用GPS(Global Positioning System，全球定位系統(tǒng))獲得高精度室外坐標(biāo);重復(fù)計(jì)算當(dāng)前位置與室內(nèi)區(qū)域 初始點(diǎn)間距離，與距離判斷閾值比較，根據(jù)結(jié)果選擇算法；即將走進(jìn)室內(nèi)范圍時(shí)，開(kāi)始室內(nèi) 定位。當(dāng)初始坐標(biāo)位于室內(nèi)，使用上述室內(nèi)定位方法獲取室內(nèi)坐標(biāo)；當(dāng)終端坐標(biāo)靠近建筑物 出口底部中點(diǎn)坐標(biāo)位置的時(shí)候，重新獲取當(dāng)前位置室內(nèi)坐標(biāo)，與距離判斷閾值比較，根據(jù)結(jié) 果選擇算法;即將走出室內(nèi)范圍時(shí)，自動(dòng)切換為室外定位模式。
[0019]上述實(shí)施例，僅用于說(shuō)明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍，在閱讀了本發(fā)明之 后，本領(lǐng)域技術(shù)人員對(duì)本發(fā)明的各種等價(jià)形式的修改均落于本申請(qǐng)書(shū)所附權(quán)利要求所限定 的范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，其特征在于，該方法包括 如下步驟： (1) 基于ALS點(diǎn)云數(shù)據(jù)城市空間模型構(gòu)建； (2) 室內(nèi)三維場(chǎng)景系統(tǒng)與紋理數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建； (3) 室內(nèi)外一體化場(chǎng)景構(gòu)建與模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化； (4) 基于Google Earth與SketchUp平臺(tái)的三維模型與信息集成； (5) 選用QR Code二維碼設(shè)計(jì)錨點(diǎn)； (6) 構(gòu)建錨點(diǎn)一用戶距離模型； (7) 自適應(yīng)室內(nèi)外定位切換。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，其特 征在于:所述步驟（1)基于ALS點(diǎn)云數(shù)據(jù)城市空間模型構(gòu)建:利用閾值限定算法和高斯濾波 算法剔除點(diǎn)云高程異常點(diǎn)和噪聲點(diǎn)，對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行濾波平滑、數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，提取特征 信息，構(gòu)建矢量三維表面模型。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，其特 征在于:所述步驟(2)室內(nèi)三維場(chǎng)景系統(tǒng)與紋理數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建:利用SketchUp構(gòu)建室內(nèi)外三維 景觀模型，創(chuàng)建紋理數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)模型-紋理映射服務(wù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，其特 征在于:所述步驟(3)室內(nèi)外一體化場(chǎng)景構(gòu)建與模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化:利用分形算法優(yōu)化模型結(jié) 構(gòu)，運(yùn)用層次細(xì)節(jié)模型分層渲染三維場(chǎng)景，繼而利用SketchUp設(shè)計(jì)模型漫游系統(tǒng)的體系結(jié) 構(gòu)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，其特 征在于：所述步驟(4)中基于Google Earth與SketchUp平臺(tái)的三維模型與信息集成:通過(guò) Google Earth中獲取地形衛(wèi)圖，基于WGS-84坐標(biāo)系建立地形模型，集成Google Earth與 SketchUp平臺(tái)的三維場(chǎng)景信息，完成二者的地理配準(zhǔn)與無(wú)縫拼接。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，其特 征在于:所述步驟(5)選用QR Code二維碼設(shè)計(jì)錨點(diǎn)：以WGS-84坐標(biāo)系為基準(zhǔn)，對(duì)錨點(diǎn)物理位 置與朝向信息，建立秒點(diǎn)探測(cè)模式。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，其特 征在于:所述步驟(6)構(gòu)建錨點(diǎn)一用戶距離模型：建立攝像頭模型，消除智能終端透鏡所造 成的徑向誤差和因機(jī)械過(guò)程導(dǎo)致的切向誤差，確定錨點(diǎn)真實(shí)朝向，在QR Code的探測(cè)模式和 對(duì)齊模式的支持下，計(jì)算錨點(diǎn)-終端之間的距離。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述城市室內(nèi)外一體化三維場(chǎng)景構(gòu)建與空間自適應(yīng)導(dǎo)航方法，其特 征在于:所述步驟(7)自適應(yīng)室內(nèi)外定位切換:預(yù)設(shè)室外坐標(biāo)與建筑物底部中心位置的距離 判斷閾值，根據(jù)距離閾值判別室內(nèi)、外空間場(chǎng)景，啟動(dòng)室內(nèi)、外定位模式。
【文檔編號(hào)】G06T17/05GK106097443SQ201610365758
【公開(kāi)日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年5月30日
【發(fā)明人】楊強(qiáng), 石曉蕓, 錢(qián)厚童, 鄭加柱, 王志杰
【申請(qǐng)人】南京林業(yè)大學(xué)