公开(公告)号：CN118397211A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410527165.8

申请日：2024-04-29

Applicant: 武汉大学

Inventor： 张晓东 ,  王铜 ,  方海伦 ,  王家琪 ,  谭效良 ,  陈关州

IPC: G06T17/10 ,  G06T19/20 ,  G06T15/04 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的三维MESH建筑物单体化与纹理优化方法。该方法首先输入欲建模的三维MESH建筑物场景数据，进行数据转换，然后采用三维点云深度学习算法训练建筑物部件语义分割模型；同时对三维建筑物点云进行建筑物外轮廓分割，得到建筑各单体的外包轮廓，整合建筑物深度数据进行初步建模；接着对建筑立面细节门窗进行纹理修复，对建筑立面细节门窗进行纹理修复，将由于树木等遮挡而造成的空洞缺失等还原度较差的纹理进行大模型修复。本发明实现了半自动化和完善化的建筑物建模修模，模型数据真实、精细度较高且自动化程度较好。