基于人工智能生成三维模型的贴图的方法和系统

    公开(公告)号:CN118628629A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202310221437.7

    申请日:2023-03-08

    IPC分类号: G06T15/04 G06V10/764

    摘要: 提供了基于人工智能生成三维模型的贴图的方法和系统,所述方法包括:获取视频的图像数据;通过对所述图像数据进行特征抽取,来确定与所述视频中的对象对应的三维模型的参数化函数;基于所述视频的每一帧的焦栈数据、相机内参数、以及所述三维模型的空间数据,对所述视频的场景进行三维重建,以生成三维场景空间;通过基于深度学习对所述图像数据进行分类识别,来生成所述视频的每一帧的语义标签;根据所述三维模型的参数化函数、所述三维场景空间的构造和所述语义标签,基于深度学习生成与所述语义标签对应的所述三维模型的表面的贴图。

    面向数字城市底座的点云重建方法和系统

    公开(公告)号:CN118247457A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202211659916.9

    申请日:2022-12-23

    IPC分类号: G06T17/20 G06T17/05 G06T19/20

    摘要: 本申请涉及元宇宙数字孪生智慧城市领域,提供一种面向数字城市底座的点云重建方法和系统,该点云重建方法包括:获取目标城市区域的城市区域三维点云数据和目标城市区域中已确定的特定区域二维边界数据;对城市区域三维点云数据进行简化处理,获得第一点云数据;向第一点云数据中添加特定区域三维点云数据的边界点,并清除特定区域三维点云数据的边界点以内的点云数据,得到第二点云数据;对第二点云数据进行光滑处理,获得第三点云数据;对第三点云数据进行网格重建,获得光滑重建网格;根据光滑重建网格中各网格顶点之间的拓扑关系确定第二点云数据的网格重建结果。该点云重建方法在简化网格重建结果的同时,保证了网格重建结果的准确性。

    一种数字孪生城市中道路名称计算方法、设备及系统

    公开(公告)号:CN114791940B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210716636.0

    申请日:2022-06-23

    IPC分类号: G06F16/29 G06F40/169

    摘要: 本发明属于数字孪生应用领域,提供了一种数字孪生城市中道路名称计算方法、设备及系统,包括:获取道路关键点的坐标和临界度数,所述关键点包括道路的起点和终点;划分视点层级,并确定不同视点层级下的标签间距与标签大小;以关键点为分割点,将道路划分为若干个路段,并计算每个路段的长度;按道路方向依次遍历所有路段,比较路段的长度与标签间距的大小:若当前路段的长度小于标签间距,则将当前路段与下一个路段拼接得到新的路段;当新路段的拐角度数大于临界度数、新路段的长度大于标签间距时,根据当前路段两端关键点的坐标和标签间距计算得出标签位置,本发明解决了如何在不同的视点离地面高度下如何合理的显示道路标签的技术问题。

    一种数字孪生城市中道路名称实时绘制方法及系统

    公开(公告)号:CN114782588A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210716753.7

    申请日:2022-06-23

    IPC分类号: G06T11/20 G06F16/29 G06T1/20

    摘要: 本发明属于数字孪生应用领域,提供了一种数字孪生城市中道路名称实时绘制方法及系统,包括:根据视点离地面高度划分视点层级,确定不同视点层级下的标签间距与标签大小;以关键点为分割点,将道路划分为若干个路段,并计算每个路段的长度;按道路方向依次遍历所有路段,筛选出各视点层级中待绘制标签的路段;根据标签间距计算出各视点层级中待绘制标签路段的标签坐标并存储:获取当前视点离地面高度,确定视点层级,通过射线扫描确定视点范围;计算处于所述视点范围内的标签坐标,在数字孪生场景对应的坐标进行标签绘制。本发明用于解决由于场景中道路数量众多,实时计算大量道路标签坐标会占用大量的CPU,严重影响系统的运行速度的技术问题。

    一种实时交通数据的可视化仿真方法及系统

    公开(公告)号:CN112991742B

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110427414.2

    申请日:2021-04-21

    摘要: 本发明涉及智慧交通技术领域,具体涉及一种实时交通数据的可视化仿真方法及系统,包括:实时接收所述数字孪生城市对应的实时道路监控视频流;将所述监控视频流按时间顺序划分为若干段相同时长的视频;获取每段视频中的车辆信息,一段视频的所有数组存入一个数据表中;当遍历至一个数据表时,以第N+1帧作为第一帧开始遍历,读取数据表中的车辆信息;当遍历至数据表的最后一帧时,进入下一个数据表,以所述数据表的第N+1帧作为第一帧开始遍历,继续将车辆映射在数字孪生城市中,生成连续的实时交通模拟视频。本发明提高了监控视频流的处理效率,减少可视化展示的延迟,以及保证了模拟视频的连续性,减少数据中断的情况。

    一种基于真实道路场景的拥堵模拟方法及系统

    公开(公告)号:CN113033030A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110569716.3

    申请日:2021-05-25

    摘要: 本发明涉及路障模拟技术领域,具体涉及一种基于真实道路场景的拥堵模拟方法及系统,包括:将所述三维场景道路划分为多个车道,并存储每个车道的位置信息;将交通监控视频中的交通流映射在三维场景道路中,生成若干车辆;在三维场景道路中随机点击生成路障,计算路障的位置信息,并根据位置信息确定路障所在车道,将所述路障所在车道标记为不可通行车道;当检测到车辆周围有障碍物时,切断所述车辆与交通监控视频之间的映射关系,并将所述车辆标记为模拟车辆;根据所述可通行车道中车辆的行驶路径,确定所述模拟车辆的行驶路径。本发明用于解决现有的仿真场景中的车辆生成是完全模拟的状态和车辆如何进行快速合理的路径规划的技术问题。

    基于人工智能生成三维模型的贴图的方法和系统

    公开(公告)号:CN118628628A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202310221385.3

    申请日:2023-03-08

    摘要: 提供了基于人工智能生成三维模型的贴图的方法和系统。所述生成三维模型的贴图的方法包括:获取目标三维模型的二维图像集,其中,所述二维图像集包括多个包含与所述目标三维模型对应的对象的二维图像;确定每一所述二维图像中所述目标三维模型的姿态数据和尺度数据;基于所述二维图像获取所述目标三维模型的空间坐标函数;根据所述姿态数据、所述尺度数据以及所述空间坐标函数,确定所述目标三维模型在当前展示视角下的模拟投影面;确定每一所述模拟投影面的贴图语义标签,其中,所述贴图语义标签包括所述目标三维模型的至少一种目标语义标签;根据所述目标语义标签在所述模型模拟平面的组合状态,生成所述目标三维模型的二维贴图图像。

    基于人工智能对三维模型进行贴图的方法和系统

    公开(公告)号:CN118628627A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202310219147.9

    申请日:2023-03-08

    摘要: 提供了基于人工智能对三维模型进行贴图的方法和系统。所述方法包括:获取预设视角下的目标三维模型的二维图像集,其中,所述二维图像集包括多个包含与所述目标三维模型对应的对象的二维图像;获取每一所述二维图像所对应的焦段信息;对每一所述二维图像集中的多个同焦段二维图像进行焦点堆栈处理,获得重聚焦图像;其中,所述同焦段二维图像包括焦段信息相同的二维图像;确定所述目标三维模型在当前展示视角下的模拟投影面;确定每一所述模拟投影面对应的贴图语义标签;确定每一所述模拟投影面对应的虚拟投影相机;根据所述虚拟投影相机的视椎数据、所述贴图语义标签以及所述模拟投影面对所述目标三维模型的所述模拟投影面进行贴图。

    三维模型分割层级切换方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117557740B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410035471.X

    申请日:2024-01-10

    摘要: 本申请涉及数字孪生城市技术领域,具体提供三维模型分割层级切换方法、装置、电子设备及存储介质,通过获取与虚拟摄像头的当前位置所对应的目标三维模型的初始模型图;基于预设分割条件对初始模型图进行分割,获得待切换层级分割图;基于虚拟摄像头与分割组之间的距离值,确定与分割组所对应的组参数,以及与分割子图对应的子图参数;并在组参数以及子图参数满足预设的层级切换判断条件的情况下,将目标三维模型切换至待切换层级分割图。相较于现有的三维模型层级切换方法,本申请提供的方法在实现三维模型分割层级切换的过程中,需要同时绘制的不同细节级别的模型数量较少,降低了所占用的系统资源。