一种基于大数据的建筑信息模型的拼接方法及系统

1.本发明属于光场重建技术领域，尤其涉及一种基于大数据的建筑信息模型的拼接方法及系统。


背景技术：

2.建筑信息模型（building information model，bim）一般由专业的建模软件建立，模型集成了建筑物或构筑物的全部工程信息或数据，使之应用于工程项目的不同阶段，达到工程信息灵活共享与传递的目的。建筑工程项目的构件众多且类别相似，在项目建模过程中基于bim技术的参数化特征，建立起支持实时修改的参数化构件，可以在建筑设计阶段满足对建筑构件的需求，实现建筑模型与构件模型的双向链接。
3.当前，作为建筑信息模型建立的工具，使用最为广泛的 bim 应用软件即 autodesk 公司旗下的 revit 建模软件。然而，采用revit 或其他建模软件建立的 bim 相关文件体积十分巨大，不便于存储，对硬件要求较高，对模型查看不是十分友好；而且，采用这种方式建立bim时，需要开发人员从零开始从数据库中搭建所有的构件，效率较低；当构件数量较多时，受到终端性能限制，渲染速度较慢。现有技术虽然提及一些轻量化的解决方案，但是依然需要复杂的编程实现。
4.另一方面，在某些场合，并不能配置性能较高的pc端执行bim建模，而且有些时候并需要对所有的建筑部分（尤其是建筑内部）进行bim查看。此时，如何实现快速的bim构件并且不影响数据存储和渲染效率，同时又能够多角度的观看bim效果，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.为解决上述技术问题，本发明提出一种基于大数据的建筑信息模型的拼接方法及系统。
6.在本发明的第一个方面，提供一种基于大数据的建筑信息模型的拼接方法，所述方法包括如下步骤：s1：获取目标建筑的三维线条结构图；s2：将所述三维线条结构图设置为第一视角，在所述第一视角下识别出所述三维线条结构图中的第一闭合几何元素集合；s3：将所述三维线条结构图设置为第二视角，在所述第二视角下识别出所述三维线条结构图中的第二闭合几何元素集合；s4：将所述三维线条结构图设置为第三视角，在所述第三视角下识别出所述三维线条结构图中的第三闭合几何元素集合；所述步骤s2-s4的三个视角均不相同；所述闭合几何元素包括圆形、椭圆形、多边形。
7.具体的，所述第一视角、第二视角、第三视角分别为与笛卡尔坐标系的第一坐标轴
平行的视角、与笛卡尔坐标系的第二坐标轴平行的视角、与笛卡尔坐标系的第三坐标轴平行的视角。
8.s5：对所述第一闭合几何元素集合、第二闭合几何元素集合、第三闭合几何元素集合两两计算交集，得到第一闭合几何元素交集、第二闭合几何元素交集以及第三闭合几何元素交集；s6：针对闭合几何元素交集，基于交集中的每个闭合几何元素的尺寸，从预置的虚拟构件数据库中查找对应的虚拟构件族；s7：将对应的虚拟构件族与所述第一视角、第二视角、第三视角匹配，并从对应的虚拟构件族中选择符合对应视角下的闭合几何元素尺寸的虚拟构件，拼接到所述三维线条结构图中，得到所述目标建筑的建筑信息模型。
9.在上述技术方案中，所述预置的虚拟构件数据库预先存储有多个虚拟构件，每个虚拟构件至少存在两个以上视角方向的建筑信息模块。
10.每个虚拟构件的大小可按照比例伸缩；所述虚拟构件为三维构件单元，所述三维构件单元与所述三维线条结构图的拼接部分为所述闭合几何元素之一。
11.作为进一步的改进，为加快交集计算的速度，本发明采用环形栈存储所述第一闭合几何元素集合、第二闭合几何元素集合、第三闭合几何元素集合中的闭合几何元素。
12.在本发明的第二个方面，为实现第一个方面所述的方法，还提出一种基于大数据的建筑信息模型的拼接系统，所述系统包括三维线条图生成单元、视角调节单元、闭合几何元素识别单元、交集计算单元以及构件拼接单元；作为改进之一，所述系统还包括预置的虚拟构件数据库，所述预置的虚拟构件数据库预先存储有多个虚拟构件，每个虚拟构件至少存在两个以上视角方向的建筑信息模块；所述三维线条图生成单元用于生成或者调取目标建筑的三维线条结构图；所述视角调节单元用于调节所述三维线条结构图的视角方向；所述闭合几何元素识别单元用于识别所述三维线条结构图不同视角方向下的闭合几何元素，得到多个闭合几何元素集合；所述交集计算单元用于计算两两不同闭合几何元素集合的交集，得到多个闭合几何元素交集；所述构件拼接单元针对每个闭合几何元素交集，基于交集中的每个闭合几何元素的尺寸，从预置的虚拟构件数据库中查找对应的虚拟构件族；从对应的虚拟构件族中选择符合对应视角下的闭合几何元素尺寸的虚拟构件，拼接到所述三维线条结构图中，得到所述目标建筑的建筑信息模型。
13.在数据存储结构上，为了加快系统计算和渲染速度，所述系统还包括环形存储栈；所述环形存储栈存储所述多个闭合几何元素集合中的闭合几何元素。
14.所述环形存储栈为n层环形栈；所述n的数量不小于所述闭合几何元素集合的数量。
15.所述闭合几何元素包括圆形、椭圆形、多边形；每个虚拟构件的大小可按照比例伸缩；
所述虚拟构件为三维构件单元，所述三维构件单元与所述三维线条结构图的拼接部分为所述闭合几何元素之一。
16.相对于现有技术，本发明的技术方案以目标建筑的三维线条结构图为基础，进行多视角的闭合几何元素识别，从而能够基于大数据存储技术，快速计算交集后，基于交集中的每个闭合几何元素的尺寸，从预置的虚拟构件数据库中查找对应的虚拟构件族；再从对应的虚拟构件族中选择符合对应视角下的闭合几何元素尺寸的虚拟构件，拼接到所述三维线条结构图中，得到目标建筑的建筑信息模型的基本构造，从而辅助后期的建筑信息模型的全面模型生成，降低了建筑信息模型的生成成本；同时，采用环形栈的存储方式，降低了数据读取过程的信息交互过程，提到了计算速度的同时确保了三维建筑信息模型的渲染速度。
17.本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1是本发明一个实施例的基于大数据的建筑信息模型的拼接方法的步骤流程示意图；图2是本发明各个实施例使用到的目标建筑的三维线条结构图的示意图；图3是本发明各个实施例使用到的环形存储栈的结构示意图；图4是本发明一个实施例的一种基于大数据的建筑信息模型的拼接系统的架构图。
具体实施方式
20.下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。
21.图1示出本发明的一个实施例的基于大数据的建筑信息模型的拼接方法的步骤流程示意图。
22.在图1中，所述方法步骤s1-s7，各个步骤具体实现如下：s1：获取目标建筑的三维线条结构图；s2：将所述三维线条结构图设置为第一视角，在所述第一视角下识别出所述三维线条结构图中的第一闭合几何元素集合；s3：将所述三维线条结构图设置为第二视角，在所述第二视角下识别出所述三维线条结构图中的第二闭合几何元素集合；s4：将所述三维线条结构图设置为第三视角，在所述第三视角下识别出所述三维线条结构图中的第三闭合几何元素集合；s5：对所述第一闭合几何元素集合、第二闭合几何元素集合、第三闭合几何元素集合两两计算交集，得到第一闭合几何元素交集、第二闭合几何元素交集以及第三闭合几何元素交集；
s6：针对闭合几何元素交集，基于交集中的每个闭合几何元素的尺寸，从预置的虚拟构件数据库中查找对应的虚拟构件族；s7：将对应的虚拟构件族与所述第一视角、第二视角、第三视角匹配，并从对应的虚拟构件族中选择符合对应视角下的闭合几何元素尺寸的虚拟构件，拼接到所述三维线条结构图中，得到所述目标建筑的建筑信息模型。
23.不同于现有技术，本发明的技术方案是以目标建筑的三维线条结构图为基础。
24.图2示出了本发明各个实施例使用到的目标建筑的三维线条结构图的示意图。
25.目标建筑的三维线条结构图可以理解为目标建筑的整体外观线条框架，如图2所示。
26.图2示出了两个不同视角下的某个目标建筑的三维线条结构图。
27.作为具体的实现方式，三维线条结构图可以通过对目标建筑进行多视角外观扫描后，对扫描图进行区域分割、灰度二值化后，采用边缘识别、线条识别方式得到。
28.作为示例，多视角外观扫描可以采用无人机、激光雷达摄像机等工具执行。
29.可以理解，获得目标建筑的多视角外观扫描图的方式是多种多样的，后续的对扫描图进行区域分割、灰度二值化后，采用边缘识别、线条识别方式得到三维灰度线条结构图，也可以采用本领域技术人员所熟知的图像数字处理技术，本发明对此不作展开。
30.在步骤s1中，执行目标建筑的多视角外观扫描图获取时，可以预先设定多个扫描视角，例如第一视角、第二视角、第三视角，获得三个不同视角的三张外观扫描图。
31.作为更具体例子， 所述第一视角、第二视角、第三视角分别为与笛卡尔坐标系的第一坐标轴平行的视角、与笛卡尔坐标系的第二坐标轴平行的视角、与笛卡尔坐标系的第三坐标轴平行的视角。
32.然后，识别每个视角方向下的三维灰度线条结构图的闭合几何元素。
33.即执行步骤s2-s4：在所述第一视角下识别出所述三维线条结构图中的第一闭合几何元素集合；在所述第二视角下识别出所述三维线条结构图中的第二闭合几何元素集合；在所述第三视角下识别出所述三维线条结构图中的第三闭合几何元素集合。
34.这里识别的“闭合几何元素”是指出现在所述每个视角方向下的三维灰度线条结构图的闭合图形。
35.可以理解，闭合圆形、闭合多边形、闭合椭圆形均是闭合图形，其中，闭合多边形至少包括闭合三角形、闭合正方形、闭合长方形等。
36.从图2所述三维灰度线条结构图识别出闭合几何元素，也可以通过边缘识别、线条识别方式等方式进行，本发明对此不做限制。
37.然后，步骤s2-s4获得三个闭合几何元素集合，步骤s5需要执行集合交集计算。
38.可以看到，在本发明的实施例中，主要的计算过程就是步骤s5的交集计算，其他过程仅涉及识别过程，因此，制约算法的执行速度和后期的渲染速度的节点在于步骤s5。
39.为解决该问题，在本发明的技术方案中，采用环形栈存储所述第一闭合几何元素集合、第二闭合几何元素集合、第三闭合几何元素集合中的闭合几何元素。
40.更具体的，所述环形存储栈为3层环形栈；如图3所示。
41.图3中，三层环形栈从外到内共有三个存储栈，分别存储所述第一闭合几何元素集
合、第二闭合几何元素集合、第三闭合几何元素集合中的闭合几何元素。
42.本发明采用“栈”尤其是“环形栈”的存储方式，是特别的改进之一，主要是考虑到栈的存储特点尤其是环形栈的存储特点，以及本发明的几何元素的数量特点。
43.一方面，栈的存储特点为先进后出，不同于其他的存储结构，例如队列、数组等；先进后出的存储特点，可以确保每次从栈中取出来的元素相对于当前节点都是最新的元素，即每次取出的元素都是不重复并且是最新需要比较的；另一方面，目标建筑的结构多种多样，每个视角方向下的三维灰度线条结构图中包含的闭合几何元素的数量变化范围较大，如果采用普通的栈，则容易导致数据溢出（下标溢出）；因此，本发明创造性的采用环形栈的结构，避免数据溢出的问题，因为会自动覆盖最远一次的记录，同时确保每次取出的是最新的数据。
44.可见，图3所述的环形栈结构结合了本发明的实施例特点，属于与技术方案紧密结合的进一步改进方案。
45.作为本发明的另一个重点改进，执行所述方法还需要预置的虚拟构件数据库，所述预置的虚拟构件数据库预先存储有多个虚拟构件，每个虚拟构件至少存在两个以上视角方向的建筑信息模块。
46.每个虚拟构件的大小可按照比例伸缩；所述虚拟构件为三维构件单元，所述三维构件单元与所述三维线条结构图的拼接部分为所述闭合几何元素之一。
47.这样，不仅确保当存在拼接部分为所述闭合几何元素之一的构件时可以直接拼接，而且在不存在相应构件时则可以执行视角切换和伸缩。
48.可以理解的是，在建筑信息模型构造中，是由虚拟构件构成该建筑信息模型。
49.具体的，先使用精确的数字化方式将工程信息输入模型文件中，保证建立的各个构件的准确性。并通过数学关系约束各个构件的相对位置和几何关系。各个构件组成完整的建筑信息模型，若想要修改模型，只需要改变某个构件的具体参数数值。
50.同时，行业内也已经建立海量的大数据云端异构建筑的虚拟构件存储与检索库。
51.作为实例，在本发明中，可实现海量异构建筑数据的云端存储及检索。预先将转换后的建筑信息模型信息，如建筑的构件信息、构件参数、房间、图纸、标高轴网都一并存储在一个大型的云端分布式海量存储引擎中，该引擎由多种云端中间件协调组成。
52.类似的工具可以参见bimface：https://bimface.com。
53.因此，基于建筑信息模型信息的完备性，构件信息与设计对象动态关联，当模型信息发生改变，随之关联的图形信息和文档信息自动更新，实现实时交互式设计。
54.在上述实施例中，实现了建筑信息模型的设计参数化。
55.具体而言，以三维线条结构图为基础，后续的建筑信息模型的设计参数化是指构件组合的建筑信息模型设计可由无数个虚拟构件所拼接而成,构件设计在于无须采用过多传统的模型建筑语言,例如拉伸、旋转等操作,而是针对已建好的构件设置相应的参数信息,并使得参数可以调节,进而驱使构件形体出现所需要的改变,满足应用的需求。
56.也就是说，建筑信息模型是由有限个虚拟构件按照特定的关系拼接形成的，这样的模型往往较容易满足设计阶段的整体要求。
57.具体的相关现有技术可参见：[1] 傅筱.从二维走向三维的信息化建筑设计[j].世界建筑，2006,09：153-156。
[0058]
[2]刘亚娟.探析建筑结构设计中bim技术的应用[j].现代物业(中旬刊),2018(12):89.doi:10.16141/j.cnki.1671-8089.2018.12.073.在图1-图3基础上，参见图4。图4示出本发明一个实施例的一种基于大数据的建筑信息模型的拼接系统的架构图。
[0059]
在图4中，所述系统包括三维线条图生成单元、视角调节单元、闭合几何元素识别单元、交集计算单元以及构件拼接单元。
[0060]
所述系统还包括预置的虚拟构件数据库，所述预置的虚拟构件数据库预先存储有多个虚拟构件，每个虚拟构件至少存在两个以上视角方向的建筑信息模块；所述三维线条图生成单元用于生成或者调取目标建筑的三维线条结构图；所述视角调节单元用于调节所述三维线条结构图的视角方向；所述闭合几何元素识别单元用于识别所述三维线条结构图不同视角方向下的闭合几何元素，得到多个闭合几何元素集合；所述交集计算单元用于计算两两不同闭合几何元素集合的交集，得到多个闭合几何元素交集；所述构件拼接单元针对每个闭合几何元素交集，基于交集中的每个闭合几何元素的尺寸，从预置的虚拟构件数据库中查找对应的虚拟构件族；从对应的虚拟构件族中选择符合对应视角下的闭合几何元素尺寸的虚拟构件，拼接到所述三维线条结构图中，得到所述目标建筑的建筑信息模型。
[0061]
所述系统还包括环形存储栈；所述环形存储栈存储所述多个闭合几何元素集合中的闭合几何元素。
[0062]
所述环形存储栈为n层环形栈；所述n的数量不小于所述闭合几何元素集合的数量。
[0063]
所述闭合几何元素包括圆形、椭圆形、多边形；每个虚拟构件的大小可按照比例伸缩；所述虚拟构件为三维构件单元，所述三维构件单元与所述三维线条结构图的拼接部分为所述闭合几何元素之一。
[0064]
需要指出的是，在图1-图3的方法实施例中，以所述第一视角、第二视角、第三视角分别为与笛卡尔坐标系的第一坐标轴平行的视角、与笛卡尔坐标系的第二坐标轴平行的视角、与笛卡尔坐标系的第三坐标轴平行的视角进行了具体介绍，但是，本发明的技术方案还可以采用其他坐标系视角，例如圆柱坐标系视角等，只要存在多个（至少两个）视角即可。
[0065]
因此，在图4的实施例中，所述视角调节单元用于调节所述三维线条结构图的视角方向，不仅限于三个笛卡尔坐标系的视角；后续的计算交集也不限定于三个集合中的每两两交集，而是可以是n个（n》3）集合中的每两两交集计算。
[0066]
因此，当视角个数增多时，交集计算量将迅速增大，此时，前述图3的三层环形栈将升级为n层环形栈；所述n的数量不小于所述闭合几何元素集合的数量。
[0067]
参照前述介绍的环形栈的特点可知，这种环形栈配置的存储方式将极大的避免数据溢出，并且确保交集计算量降低，从而避免数据爆炸，影响后续的模型渲染速度。
[0068]
综上所述，本发明的技术方案以目标建筑的三维线条结构图为基础，进行多视角的闭合几何元素识别，从而能够基于大数据存储技术，快速计算交集后，基于交集中的每个闭合几何元素的尺寸，从预置的虚拟构件数据库中查找对应的虚拟构件族；再从对应的虚拟构件族中选择符合对应视角下的闭合几何元素尺寸的虚拟构件，拼接到所述三维线条结构图中，得到目标建筑的建筑信息模型的基本构造，从而辅助后期的建筑信息模型的全面模型生成，降低了建筑信息模型的生成成本；同时，采用环形栈的存储方式，降低了数据读取过程的信息交互过程，提到了计算速度的同时确保了三维建筑信息模型的渲染速度。
[0069]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
[0070]
本发明未特别明确的部分模块结构，以现有技术记载的内容为准。本发明在前述背景技术部分提及的现有技术可作为本发明的一部分，用于理解部分技术特征或者参数的含义。本发明的保护范围以权利要求实际记载的内容为准。