CN116452756A - 三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116452756A CN116452756A CN202310709986.9A CN202310709986A CN116452756A CN 116452756 A CN116452756 A CN 116452756A CN 202310709986 A CN202310709986 A CN 202310709986A CN 116452756 A CN116452756 A CN 116452756A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- model
- auxiliary
- dimensional
- dimensional scene
- generating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims abstract description 55
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 40
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 8
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 5
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 4
- 238000013515 script Methods 0.000 abstract description 15
- 238000005070 sampling Methods 0.000 abstract description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 5
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明公开了一种三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型；调用采样器与地形层模型中的目标对象交互，读取目标对象中存储的标注信息和辅助模型对象；调用运算器获取目标对象的标注信息和辅助模型对象，生成三维变换参数；调用生成器获取三维变换参数，在地形层模型中的目标对象位置生成对应的三维模型。本发明通过将三维场景生成的组件分为采样器、运算器、生成器，通过编写对应的生成脚本，使用采样器进行环境采样，利用计算器将采样结果进行运算后使用生成器在计算结果位置生成对应三维模型，达到虚拟环境构建的功能，有效避免场景的重复，实现精确化的复杂环境生成。
Description
技术领域
本发明涉及三维场景构建领域，尤其涉及到一种三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
现有三维场景生成方案通常采用基于模板和预制件的生成方法。基于模板和预制件（Prefabs）的生成。这种技术在许多游戏引擎中得到了广泛应用，如 Unity 和 UnrealEngine。
基于模板和预制件的三维场景生成技术利用预先创建好的三维模型（预制件）和场景模板快速构建三维场景。这种方法可以显著提高场景构建速度，降低人力成本，同时保证场景的质量和细节。以下是使用这种技术生成三维场景的基本步骤：
预制件创建：首先，需要创建一组三维模型，这些模型可以是建筑物、植被、道路、道具等各种场景元素。预制件通常包含模型的网格、纹理、材质和关联的脚本，以便于在场景中直接使用。
场景模板设计：设计一个或多个场景模板，这些模板可以是房间、街区、自然区域等。场景模板中预留出用于放置预制件的位置，并可以设置各种参数，如预制件的数量、种类、布局等。
预制件实例化与摆放：根据场景模板中的设置，将预制件实例化并放置到相应的位置。这个过程可以手动完成，也可以使用脚本自动化。引擎中通常提供了一些实用的工具和脚本来辅助这个过程，如随机放置、按网格排列等。
细节调整与优化：在场景构建完成后，可能需要进一步调整预制件的位置、旋转和缩放，以获得更自然、和谐的场景效果。同时，可以对场景进行优化，如合并静态网格、优化碰撞体等，以提高场景运行效率。
场景逻辑与交互：为场景添加逻辑和交互功能，如角色控制、碰撞检测、事件触发等。这些功能可以通过引擎提供的脚本语言（如 Unity 的 C# 或Unreal Engine 的蓝图系统）实现。
基于模板和预制件的三维场景生成技术在游戏开发、虚拟现实、建筑可视化等领域具有广泛应用。这种方法的优点是生成速度快、易于控制和修改，缺点是生成的场景可能缺乏独特性，需要设计师通过调整参数和添加细节来增强场景的独特性。
因此，现有技术具有以下问题：
（1）基于预制体的生成方式会导致场景中出现大量重复的环境，影响整体效果。
（2）现有基于预制体生成的方式在放置时通常基于人工或简单的自动化脚本技术，自动化脚本也仅是在范围内按照一定规则随机或者聚类生成，无法做到精准地控制生成位置，不适宜复杂环境。
（3）现有方式的预制体不具备通用性，同一套预制体往往只适合少数同类型场景环境，也不能适应复杂的地形环境变化等。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质，旨在解决目前三维场景生成方案存在的上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种三维场景局部自动化生成方法，所述方法包括以下步骤：
S1：建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型；
S2：调用采样器与地形层模型中的目标对象交互，读取目标对象中存储的标注信息和辅助模型对象；
S3：调用运算器获取目标对象的标注信息和辅助模型对象，并根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数；
S4：调用生成器获取三维变换参数，并基于所述三维变换参数在地形层模型中的目标对象位置生成对应的三维模型。
可选的，所述步骤S1：建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型步骤，具体包括：
S11：建立初始地形层模型；
S12：将初始地形层模型划分为不同的对象；
S13：为划分后的每个对象进行信息标注和辅助模型对象标注；
S14：基于所有对象，输出建立完成的地形层模型。
可选的，所述步骤S12：将初始地形层模型划分为不同的对象，具体包括：
采用手动选择、阈值分割、聚类分割或深度学习将初始地形层模型划分为不同的对象。
可选的，所述步骤S13：为划分后的每个对象进行信息标注和辅助模型对象标注，具体包括：
S131：加载每个对象的glTF模型；
S132：读取glTF模型中每个node节点，将node节点及其附属子节点进行加载预览；
S133：手动框选或点选需要标注的对象，并对选中对象进行信息标注；其中，所述对象包括点、线、面、元素中的一种或多种；
S134：手动创建辅助模型对象，并为每个辅助模型对象进行信息标注；其中，所述辅助模型对象包括辅助点、辅助线、辅助面或辅助元素中的一种或多种。
可选的，所述步骤S2中，采样器，具体采用：点采样器、线采样器、面采样器、特征信息采样器或外表面采样器中的一种或多种。
可选的，所述步骤S3中，根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数，具体包括：
S31：根据标注信息和辅助模型对象，执行姿态变换处理、过滤处理或数据合并处理中的一种或多种，生成三维变换参数。
可选的，所述步骤S4中，生成器，具体采用：静态网格生成器、骨架网格生成器、含有交互组件的模型生成器中的一种或多种。
此外，为了实现上述目的，本发明还提供了一种三维场景局部自动化生成装置，所述三维场景局部自动化生成装置包括：
建立模块，用于建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型；
第一调用模块，用于调用采样器与地形层模型中的目标对象交互，读取目标对象中存储的标注信息和辅助模型对象；
第二调用模块，用于调用运算器获取目标对象的标注信息和辅助模型对象，并根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数；
第三调用模块，用于调用生成器获取三维变换参数，并基于所述三维变换参数在地形层模型中的目标对象位置生成对应的三维模型。
此外，为了实现上述目的，本发明还提供了一种三维场景局部自动化生成设备，所述三维场景局部自动化生成设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的三维场景局部自动化生成程序，所述三维场景局部自动化生成程序被所述处理器执行时实现如上所述的三维场景局部自动化生成方法的步骤。
此外，为了实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有三维场景局部自动化生成程序，所述三维场景局部自动化生成程序被处理器执行时实现上述的三维场景局部自动化生成方法的步骤。
本发明的有益效果在于：
（1）摆脱了预制体的方式，能够使用多种单一独立的静态网格模型完成复杂场景生成，有效地避免了场景的重复问题。
（2）将传统的自动化随机生成变成了由采样器、运算器及生成器进行脚本编码生成的方式，能够实现复杂环境的精确化生成。
（3）编写的脚本为通用生成规则，能适应大多数复杂环境，实现一次编码多次重复利用的功能。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；
图2为本发明三维场景局部自动化生成方法实施例的流程示意图；
图3为本发明中三维场景生成脚本示意图；
图4为本发明实施例中一种三维场景局部自动化生成装置的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图。
如图1所示，该装置可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的装置的结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及三维场景局部自动化生成程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的三维场景局部自动化生成程序，并执行以下操作：
建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型；
调用采样器与地形层模型中的目标对象交互，读取目标对象中存储的标注信息和辅助模型对象；
调用运算器获取目标对象的标注信息和辅助模型对象，并根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数；
调用生成器获取三维变换参数，并基于所述三维变换参数在地形层模型中的目标对象位置生成对应的三维模型。
本发明应用于装置的具体实施例与下述应用三维场景局部自动化生成方法的各实施例基本相同，在此不作赘述。
本发明实施例提供了一种三维场景局部自动化生成方法，参照图2，图2为本发明三维场景局部自动化生成方法实施例的流程示意图。
本实施例中，一种三维场景局部自动化生成方法，所述方法包括以下步骤：
S1：建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型；
S2：调用采样器与地形层模型中的目标对象交互，读取目标对象中存储的标注信息和辅助模型对象；
S3：调用运算器获取目标对象的标注信息和辅助模型对象，并根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数；
S4：调用生成器获取三维变换参数，并基于所述三维变换参数在地形层模型中的目标对象位置生成对应的三维模型。
在优选的实施例中，所述步骤S1：获取建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型步骤，具体包括：
S11：建立初始地形层模型；
S12：将初始地形层模型划分为不同的对象；
S13：为划分后的每个对象进行信息标注和辅助模型对象标注；
S14：基于所有对象，输出建立完成的地形层模型。
在优选的实施例中，所述步骤S12：将初始地形层模型划分为不同的对象，具体包括：
采用手动选择、阈值分割、聚类分割或深度学习将初始地形层模型划分为不同的对象。
在优选的实施例中，所述步骤S13：为划分后的每个对象进行信息标注和和辅助模型对象标注，具体包括：
S131：加载每个对象的glTF模型；
S132：读取glTF模型中每个node节点，将node节点及其附属子节点进行加载预览；
S133：手动框选或点选需要标注的对象，并对选中对象进行信息标注；其中，所述对象包括点、线、面、元素中的一种或多种；
S134：手动创建辅助模型对象，并为每个辅助模型对象进行信息标注；其中，所述辅助模型对象包括辅助点、辅助线、辅助面或辅助元素中的一种或多种。
在优选的实施例中，所述步骤S2中，采样器，具体采用：点采样器、线采样器、面采样器、特征信息采样器或外表面采样器中的一种或多种。
在优选的实施例中，所述步骤S3中，根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数，具体包括：
S31：根据标注信息和辅助模型对象，执行姿态变换处理、过滤处理或数据合并处理中的一种或多种，生成三维变换参数。
在优选的实施例中，所述步骤S4中，生成器，具体采用：静态网格生成器、骨架网格生成器、含有交互组件的模型生成器中的一种或多种。
在实际应用中，对于建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型，具体而言，包括如下步骤：
（1）加载glTF模型。
（2）读取一个node节点，以此将node节点及其附属子节点进行加载预览。
（3）按照标注需求，分别孤立显示三维模型的点、线、面、元素等不同层级对象。
（4）手动框选或点选需要标注的对象，对象可以是点、线、面、元素任意一种。
（5）对选中对象进行标记，
（6）重复3~5步骤，直到该node节点下已有元素标记完毕。
（7）该节点下所有模型全部显示。
（8）按照标注需要，手动创建辅助点、线、面、元素等不同类型对象。
（9）对辅助对象进行标记。
（10）重复8~9步骤，直到所需标注内容全部标记完毕。
（11）重复1~10步骤，直到所有node节点全部标记完毕。
（12）导出模型，将各层级的标注信息，新创建的辅助对象等放入glTF文件的extras字段中存储。
在实际应用中，将初始地形层模型划分为不同的对象时，每个部分代表一个具有特定含义的对象或区域。这可以通过手动选择、基于阈值的分割、基于聚类的分割或使用深度学习方法（如3D U-Net）等方法实现。然后，为分割后的每个部分添加相应的标注信息，如材料、颜色、功能等，该标注信息可被运算器获取并生成对应三维模型的三维变换参数。这些信息可以通过预设的标签集合进行选择，也可以自定义标签。此外，可以为每个部分添加详细的描述，以便于理解和交流。
在实际应用中，将用以虚拟场景生成的组件分为三大模块，分别为：采样器、运算器、生成器。通过编写对应的生成脚本，使用采样器进行环境采样，利用运算器将采样结果进行运算后使用生成器在计算结果位置生成对应三维模型，达到虚拟环境构建的功能。
针对其中三大模块分别介绍如下：
采样器：采样器是环境感知组件，能够读取某区域内与之交互对象的各类标注信息、模型参数信息等。特别的，采样器能与包含标注信息的glTF模型交互，读取glTF模型中存储的标注信息与辅助模型对象。常用采样器包括旦不限于：点采样、线采样、面采样、特征信息采样、外表面采样等。
在实际应用中，采样器兑取交互对象中的地形表面点、模型表面点、模型标记点、模型包络面、路径点等相关数据。
运算器：运算器以采样器或其他运算器输出为输入，进行坐标变换计算、筛选计算、各类值判断、组合运算等相关规则，输出对应的坐标，姿态、缩放的三维变换参数。常用运算器包括但不限于：姿态变换、过滤、数据合并。
在实际应用中，示例性的，运算器的运行原理为：例如需要在山地中生成植物，但植物不应该生成在道路上，且植物生成有群落效应，因此可以先对地形采样，得到地形表面的所有点，并通过过滤器（一种运算器）对采样点过滤，得到少数群落聚集点，在通过另一个采样器对道路进行采样，将群落聚集点与道路采样结果相减，得到可以生成群落的点集。生成群路后，依据群落点生成群落附近其他植物系统。
生成器：生成器依据运算器输出的三维变换参数，进行三维模型的生成与姿态变换。常用生成器包括但不限于：静态网格生成、骨架网格生成、含有交互组件的模型生成。特别的，生成器能够生成另一个虚拟场景生成的组件。
在实际应用中，示例性的，生成器用于在运算器生成的群落的点集的位置按照计算的旋转、放缩等方式生成对应三维模型，完成山地中植物的三维模型生成。
本方法中的采样器、运算器、生成器均包含多种类型，通过脚本编码地方式能够快速创建多种原件进行适当的组合已达到最终的生成效果。该脚本能够独立运行，且通过生成器能够实现多个脚本的嵌套使用，实现复杂虚拟环境的精确化生成。以生成一段带有车辆的直线道路为例，本方法编写脚本如图3所示。
在本实施例中，提供了一种三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型；调用采样器与地形层模型中的目标对象交互，读取目标对象中存储的标注信息和辅助模型对象；调用运算器获取目标对象的标注信息和辅助模型对象，并根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数；调用生成器获取三维变换参数，并基于所述三维变换参数在地形层模型中的目标对象位置生成对应的三维模型。本发明通过将三维场景生成的组件分为采样器、运算器、生成器，通过编写对应的生成脚本，使用采样器进行环境采样，利用计算器将采样结果进行运算后使用生成器在计算结果位置生成对应三维模型，达到虚拟环境构建的功能，有效避免场景的重复，实现精确化的复杂环境生成。
参照图4，图4为本发明三维场景局部自动化生成装置实施例的结构框图。
如图4所示，本发明实施例提出的三维场景局部自动化生成装置包括：
建立模块10，用于建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型；
第一调用模块20，用于调用采样器与地形层模型中的目标对象交互，读取目标对象中存储的标注信息和辅助模型对象；
第二调用模块30，用于调用运算器获取目标对象的标注信息和辅助模型对象，并根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数；
第三调用模块40，用于调用生成器获取三维变换参数，并基于所述三维变换参数在地形层模型中的目标对象位置生成对应的三维模型。
本发明三维场景局部自动化生成装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
此外，本发明还提出一种三维场景局部自动化生成设备，所述三维场景局部自动化生成设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的三维场景局部自动化生成程序，所述三维场景局部自动化生成程序被所述处理器执行时实现如上所述的三维场景局部自动化生成方法的步骤。
本申请三维场景局部自动化生成设备的具体实施方式与上述三维场景局部自动化生成方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本发明还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机可读存储介质，其上存储有三维场景局部自动化生成程序。所述可读存储介质可以是图1的终端中的存储器1005，也可以是如ROM(Read-OnlyMemory，只读存储器)/RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、磁碟、光盘中的至少一种，所述可读存储介质包括若干指令用以使得一台具有处理器的三维场景局部自动化生成设备执行本发明各个实施例所述的三维场景局部自动化生成方法。
本申请可读存储介质中三维场景局部自动化生成程序的具体实施方式与上述三维场景局部自动化生成方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
可以理解的是，在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种三维场景局部自动化生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1：建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型；
S2：调用采样器与地形层模型中的目标对象交互，读取目标对象中存储的标注信息和辅助模型对象；
S3：调用运算器获取目标对象的标注信息和辅助模型对象，并根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数；
S4：调用生成器获取三维变换参数，并基于所述三维变换参数在地形层模型中的目标对象位置生成对应的三维模型。
2.如权利要求1所述的三维场景局部自动化生成方法，其特征在于，所述步骤S1：建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型步骤，具体包括：
S11：建立初始地形层模型；
S12：将初始地形层模型划分为不同的对象；
S13：为划分后的每个对象进行信息标注和辅助模型对象标注；
S14：基于所有对象，输出建立完成的地形层模型。
3.如权利要求2所述的三维场景局部自动化生成方法，其特征在于，所述步骤S12：将初始地形层模型划分为不同的对象，具体包括：
采用手动选择、阈值分割、聚类分割或深度学习将初始地形层模型划分为不同的对象。
4.如权利要求2所述的三维场景局部自动化生成方法，其特征在于，所述步骤S13：为划分后的每个对象进行信息标注和辅助模型对象标注，具体包括：
S131：加载每个对象的glTF模型；
S132：读取glTF模型中每个node节点，将node节点及其附属子节点进行加载预览；
S133：手动框选或点选需要标注的对象，并对选中对象进行信息标注；其中，所述对象包括点、线、面、元素中的一种或多种；
S134：手动创建辅助模型对象，并为每个辅助模型对象进行信息标注；其中，所述辅助模型对象包括辅助点、辅助线、辅助面或辅助元素中的一种或多种。
5.如权利要求1所述的三维场景局部自动化生成方法，其特征在于，所述步骤S2中，采样器，具体采用：点采样器、线采样器、面采样器、特征信息采样器或外表面采样器中的一种或多种。
6.如权利要求1所述的三维场景局部自动化生成方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数，具体包括：
S31：根据标注信息和辅助模型对象，执行姿态变换处理、过滤处理或数据合并处理中的一种或多种，生成三维变换参数。
7.如权利要求1所述的三维场景局部自动化生成方法，其特征在于，所述步骤S4中，生成器，具体采用：静态网格生成器、骨架网格生成器、含有交互组件的模型生成器中的一种或多种。
8.一种三维场景局部自动化生成装置，其特征在于，所述三维场景局部自动化生成装置包括：
建立模块，用于建立具有标注信息和辅助模型对象的地形层模型；
第一调用模块，用于调用采样器与地形层模型中的目标对象交互，读取目标对象中存储的标注信息和辅助模型对象；
第二调用模块，用于调用运算器获取目标对象的标注信息和辅助模型对象，并根据标注信息和辅助模型对象生成三维变换参数；
第三调用模块，用于调用生成器获取三维变换参数，并基于所述三维变换参数在地形层模型中的目标对象位置生成对应的三维模型。
9.一种三维场景局部自动化生成设备，其特征在于，所述三维场景局部自动化生成设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的三维场景局部自动化生成程序，所述三维场景局部自动化生成程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的三维场景局部自动化生成方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有三维场景局部自动化生成程序，所述三维场景局部自动化生成程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的三维场景局部自动化生成方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310709986.9A CN116452756A (zh) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310709986.9A CN116452756A (zh) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116452756A true CN116452756A (zh) | 2023-07-18 |
Family
ID=87122293
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310709986.9A Pending CN116452756A (zh) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116452756A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116958478A (zh) * | 2023-09-19 | 2023-10-27 | 子亥科技(成都)有限公司 | 城市建筑模型程序化生成方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010112729A (ja) * | 2008-11-04 | 2010-05-20 | Omron Corp | ３次元モデルの作成方法および物体認識装置 |
| CN102208116A (zh) * | 2010-03-29 | 2011-10-05 | 卡西欧计算机株式会社 | 三维建模装置以及三维建模方法 |
| CN113066183A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-02 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 虚拟场景生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN115014384A (zh) * | 2022-05-28 | 2022-09-06 | 湖北墨矩科技有限责任公司 | 基于三维实景地图的导航系统及方法 |
| CN115100339A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-09-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 图像生成方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN115147554A (zh) * | 2022-08-01 | 2022-10-04 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 三维场景构建方法、装置、设备和存储介质 |
| CN115761111A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-03-07 | 网易（杭州）网络有限公司 | 三维模型的生成方法、装置、电子设备和存储介质 |
-
2023
- 2023-06-15 CN CN202310709986.9A patent/CN116452756A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010112729A (ja) * | 2008-11-04 | 2010-05-20 | Omron Corp | ３次元モデルの作成方法および物体認識装置 |
| CN102208116A (zh) * | 2010-03-29 | 2011-10-05 | 卡西欧计算机株式会社 | 三维建模装置以及三维建模方法 |
| CN113066183A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-02 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 虚拟场景生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN115014384A (zh) * | 2022-05-28 | 2022-09-06 | 湖北墨矩科技有限责任公司 | 基于三维实景地图的导航系统及方法 |
| CN115100339A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-09-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 图像生成方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN115147554A (zh) * | 2022-08-01 | 2022-10-04 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 三维场景构建方法、装置、设备和存储介质 |
| CN115761111A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-03-07 | 网易（杭州）网络有限公司 | 三维模型的生成方法、装置、电子设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 樊亚春 等: "基于形状检索的场景图像三维建模", 高技术通讯, vol. 23, no. 08, pages 781 - 788 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116958478A (zh) * | 2023-09-19 | 2023-10-27 | 子亥科技(成都)有限公司 | 城市建筑模型程序化生成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116958478B (zh) * | 2023-09-19 | 2024-01-02 | 子亥科技(成都)有限公司 | 城市建筑模型程序化生成方法、装置、设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107679276B (zh) | 电力系统潮流接线图的生成方法、装置及电子设备 | |
| CN103093484A (zh) | 一种遥感影像与矢量数据一体化批量制图的方法 | |
| JP7264989B2 (ja) | マルチソース地球観測画像処理の可視化方法、機器及び記録媒体 | |
| CN103793178B (zh) | 一种移动设备触摸屏中矢量图形编辑方法 | |
| CN103413002A (zh) | 一种拓扑图编辑后方法及拓扑图编辑器 | |
| CN115017569A (zh) | 一种二、三维联动的桥梁参数化建模、出图方法、装置、设备及介质 | |
| CN114359501B (zh) | 可配置3d可视化平台及场景搭建方法 | |
| CN111402383B (zh) | 应用于Houdini的Revit模型处理方法 | |
| CN109857825A (zh) | 一种三维模型展示方法及系统 | |
| CN115100387A (zh) | 基于数字孪生的三维场景高效可视化编辑方法、设备 | |
| CN109191590B (zh) | 一种用于制作虚拟现实应用的处理系统及处理方法 | |
| CN116452756A (zh) | 三维场景局部自动化生成方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111524231B (zh) | 一种虚拟地形的处理方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| CN113486429A (zh) | 一种基于插值算法的空间汇交结构自动化建造方法 | |
| CN116433838B (zh) | 一种三维树木符号动态生成方法、装置、终端及介质 | |
| WO2023005934A1 (zh) | 数据处理方法、系统及电子设备 | |
| CN115810064A (zh) | 基于开源gis技术的地图制图与发布平台的构建方法 | |
| CN114092641A (zh) | 接线板图纸的生成方法、装置、设备和可读存储介质 | |
| Schwartze | Deriving hydrological response units (HRUs) using a web processing service implementation based on GRASS GIS | |
| CN114048110A (zh) | 一种基于Antv的自定义可视化拓扑图的实现方法 | |
| CN108509554B (zh) | 一种基于wpf技术和excel快速生成组织架构图的方法 | |
| CN112667236A (zh) | 网格化布局的工作流程实现方法、系统及介质 | |
| CN116841440B (zh) | 基于人工智能的软件窗口调整方法及系统 | |
| CN113220375B (zh) | 基于Allegro软件生成镂空文丝印的方法及系统 | |
| JP2654182B2 (ja) | 建築図面データ処理方式 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |