Page 13 - 中国仿真学会通讯2020第1期

ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ， ｗｈｉｃｈ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａ ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｗａｙ ｔｏ
ａｃｑｕｉｒｅ ｔｈｅ ３Ｄ ｓｃｅｎｅ ｄａｔａ ｑｕｉｃｋｌｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ．
Ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ， ａ ｓｅｒｉｅｓ ｏｆ ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ
ｆｏｒ ｏｂｌｉｑｕｅ ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｐｒｏｐｏｓｅｄ
［１０］ ［ １１ ］ ． Ｓｕｎ ［ １２ ］ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃ
ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｕｒｂａｎ ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ． Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ
ｇｅｎｅｒａｔｅｓ ｄｅｎｓｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｂｙ ＳＦＭ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ａｎｄ ｐｒｏｊｅｃｔｓ ｔｈｅｍ ｉｎｔｏ ｒｅｇｕｌａｒ ｍｅｓｈｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ＸＹ
ｐｌａｎｅ． Ｂｙ ｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇ ｅｎｅｒｇｙ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｉｔ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ
ｐｏｉｎｔｓ ｂｅｌｏｎｇｉｎｇ ｔｏ ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ ａｎｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓ ３Ｄ
ｐｒｉｓｍａｔｉｃ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｍｏｄｅｌｓ． Ｉｎ ｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ ｌｏｗ
ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｏｂｌｉｑｕｅ
ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ， Ｗｕ ［ １ ］ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａｎ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ
ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ３Ｄ ｕｒｂａｎ ｍｏｄｅｌｉｎｇ， ｗｈｉｃｈ ｃｏｍｂｉｎｅｓ
ａｅｒｉａｌ ｏｂｌｉｑｕｅ ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ ｇｒｏｕｎｄ ｉｍａｇｅｓ．
Ｈｏｗｅｖｅｒ， ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ａｄｄｓ ａ ｌｏｔ ｏｆ ｗｏｒｋ ｉｎ ｔｈｅ
ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｑｕｉｒｅｓ ｔｈｅ ｆｕｓｉｏｎ
ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄａｔａ． Ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，
ｓｕｃｈ ａｓ ＣｏｎｔｅｘｔＣａｐｔｕｒｅ （ Ｂｅｎｔｌｅｙ， ２０１８ ［ １３］ ） ，
ＰｉｘｅｌＦａｃｔｏｒｙ （ Ａｉｒｂｕｓ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２０１８ ［ １４］ ） ，
ａｎｄ ＰｈｏｔｏＳｃａｎ （ Ａｇｉｓｏｆｔ， ２０１８ ［ １５ ］ ） ， ｃａｎ
ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ ｇｅｎｅｒａｔｅ ３Ｄ ｍｅｓｈｅｓ ｗｉｔｈ ｔｅｘｔｕｒｅｓ ｆｒｏｍ
ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ａｎｄ ｏｂｌｉｑｕｅ ｉｍａｇｅｓ． Ｈｏｗｅｖｅｒ，
ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ ｆｏｃｕｓ ｏｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ
ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ３Ｄ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍａｇｅｓ，
ｂｕｔ ｎｏｔ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｏｉｎｔ
ｃｌｏｕｄ．
Ｇｅｎｅｒａｌｌｙ ｓｐｅａｋｉｎｇ， ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｓｔｉｌｌ ｍａｎｙ
ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｔｏ ｂｅ ｓｔｕｄｉｅｄ ａｎｄ ｓｏｌｖｅｄ ｉｎ ｔｈｅ
ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ３Ｄ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｍｏｄｅｌｓ． Ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ
ａｅｒｉａｌ ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ
ＬＩＤＡＲ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ， ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｏｆ ３Ｄ
ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｏｒ ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ｍａｙ ｈａｖｅ ｓｅｒｉｏｕｓ
ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｄｅｆｅｃｔｓ ａｎｄ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ， ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｏｎ
ｔｈｅ ｆａｃａｄｅ ｏｆ ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ． Ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ
ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｗｏｒｋ， ｉｔ ｃａｎ ｂｅ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｔｈｅｒｅ ｉｓ
ａ ｌａｃｋ ｏｆ ａ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ
ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏｏｆ ａｎｄ ｆａｃａｄｅ ｏｆ
ｔｈｅ ３Ｄ ｂｕｉｌｄｉｎｇ． Ｓｏ， ｈｏｗ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ
ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｄｅｔａｉｌｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｔｈｅ ｆｏｃｕｓ
ａｎｄ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｃｏｍｅｓ ｆｒｏｍ Ｔａｎｚｈｅ ｔｅｍｐｌｅ ｉｎ
１０
ｐｒｏｃｅｓｓ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｏｕｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｓ ａｌｓｏ ｂａｓｅｄ ｏｎ
ｔｈｉｓ．
Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ， ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅ ａｎ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ
ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ
ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ３Ｄ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ， ｗｈｉｃｈ
ｃａｎ ｍａｋｅ ｆｕｌｌ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ
ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｆａｃａｄｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ａｎｄ ｔｈｅ
ｒｏｏｆ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ． Ｆｉｒｓｔｌｙ， ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｏｆ ｔｈｅ
ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｒｏｏｆ ａｎｄ ｔｈｅ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｆａｃａｄｅ ａｒｅ
ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ ａｎｄ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ． Ｆｕｒｔｈｅｒ， ｔｈｅ ３Ｄ ｍｏｄｅｌ
ｏｆ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｆａｃａｄｅ ｉｓ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂｙ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ
ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ３Ｄ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｒｏｏｆ
ｉｓ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂｙ ｂｌｏｃｋ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ． Ｆｉｎａｌｌｙ，
ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｏｄｅｌｓ ａｒｅ ｍｅｒｇｅｄ ａｎｄ ｃｌｉｐ ｕｎｎｅｃｅｓｓａｒｙ
ｐｏｌｙｇｏｎｓ，ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｆｉｎａｌ ｍｏｄｅｌ．
Ｔｈｅ ｍａｊｏｒ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｏｆ ｏｕｒ ｍｅｔｈｏｄ ａｒｅ：
１． Ａ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｔｈａｔ ｃａｎ ｕｔｉｌｉｚｅ
ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ
ａｎｄ ｔｈｅ ｒｏｏｆ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ， ａｎｄ ｃａｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ
ｐｅｒｆｏｒｍ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ， ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ， ａｎｄ ｍｏｄｅｌｉｎｇ
ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｏｆ ａ ｂｕｉｌｄｉｎｇ．
２． Ａ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｔｈａｔ
ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ ａ ｒｅａｌｉｓｔｉｃ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｆａｃａｄｅ ｍｏｄｅｌ．
３． Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｇｅｎｅｒａｔｅ ａｎ ａｕｔｈｅｎｔｉｃ
ｔｅｘｔｕｒｅ ｗｉｔｈ ａ ｃｅｒｔａｉｎ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｎｓｔｅａｄ ｏｆ ａ ｆａｋｅ
ｔｅｘｔｕｒｅ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ．
Ｔｈｅ ｒｅｓｔ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｉｓ ｏｒｇａｎｉｚｅｄ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ．
Ｓｅｃｔｉｏｎ ２ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒ ａｓ ａ ｗｈｏｌｅ． Ｉｎ Ｓｅｃｔｉｏｎ ３， ｔｈｅ ｋｅｙ ｓｔｅｐｓ ｏｆ
ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｉｎ ｄｅｔａｉｌ．
Ｓｅｃｔｉｏｎ ４ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｉｓ
ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｓ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔｓ ｗｉｔｈ
ｔｈｅ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｓｏｆｔｗａｒｅ． Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ ａｒｅ
ｄｒａｗｎ ａｎｄ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎ Ｓｅｃｔｉｏｎ ５．
２ Ｔｈｅ Ｗｏｒｋｆｌｏｗ ｏｆ Ｔｈｅ Ｂｕｉｌｄｉｎｇ
Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
Ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ
Ｂｅｉｊｉｎｇ． Ｗｅ ｃｏｌｌｅｃｔ ｄａｔａ ｔｈｒｏｕｇｈ ａｅｒｉａｌ ｏｂｌｉｑｕｅ
ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ ａｎｄ ｐｅｒｆｏｒｍ ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ