(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210754643.X (22)申请日 2022.06.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114820748 A (43)申请公布日 2022.07.29 (73)专利权人 广东泰一高新 技术发展有限公司 地址 516000 广东省惠州市仲恺高新区仲 恺大道(惠环段)448号同方信息港大 厦2208、 2209、 2210、 2211房 (72)发明人 黄山　王宇翔　郑林松　姜文雄　 蓝国文　 (74)专利代理 机构 惠州市超 越知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44349 专利代理师 陈文福(51)Int.Cl. G06T 7/50(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 20/17(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 108871289 A,2018.1 1.23 CN 10876 5234 A,2018.1 1.06 CN 113822247 A,2021.12.21 CN 113554747 A,2021.10.26 US 20193783 30 A1,2019.12.12 CN 105910585 A,2016.08.31 审查员 黄艳艳 (54)发明名称 基于全景数据的全视角特征的智能取证方 法 (57)摘要 本申请是关于一种基于全景数据的全视角 特征的智能取证方法。 该方法包括： 获取待测建 筑的建筑坐标； 根据建筑坐标确定环拍拍摄点； 环拍拍摄点位于待测建筑的预设半径范围内； 获 取待测建筑的全 景图集； 全景图集包括在每一环 拍拍摄点拍摄得到的待测建筑的环拍图像； 根据 全景图集对待测建筑进行三维建模， 得到目标三 维建筑模型； 若根据目标三维建筑模 型确定待测 建筑为潜在违建建筑， 则发出违建取证指示信 息。 本申请提供的方案， 能够解决了航拍器航拍 高度要求对违建建筑判定过程的限制， 适用于更 大高度范围的建 筑物的违建 建筑判定。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 114820748 B 2022.09.27 CN 114820748 B 1.一种基于全景 数据的全视角特 征的智能取证方法， 其特 征在于， 包括： 获取待测建筑的建筑坐标； 所述建筑坐标为所述待测建筑在世界坐标系下的坐标； 根据所述建筑坐标确定环拍拍摄点； 所述环拍拍摄点位于所述待测建筑的预设半径范 围内； 获取所述待测建筑的全景图集； 所述全景图集包括在每一环拍拍摄点拍摄得到的所述 待测建筑的环拍图像； 根据所述全景图集对所述待测建筑进行三维建模， 得到目标三维建筑模型； 若根据所述目标三维建筑模型确定所述待测建筑为潜在违建建筑， 则发出违建取证指 示信息； 所述潜在违建建筑的横截面积大于违建面积 阈值； 所述违建取证指示信息包括所 述建筑坐标； 根据每一环拍拍摄点及每一环拍拍摄点的拍摄点坐标， 在每一环拍拍摄点的拍摄图像 中确定所述待测建筑的环拍图像， 得到所述待测建筑的全景图集； 所述拍摄点坐标为环拍 拍摄点在世界坐标系中的坐标； 在一个环拍 拍摄点的拍摄图像中确定所述待测建筑的环拍图像， 包括： 根据所述建筑坐标和所述环拍拍摄点的拍摄点坐标计算得到所述待测建筑相对于所 述环拍拍摄点的全景坐标； 所述全景坐标以所述待测建筑相对于所述环拍拍摄点的坐标方 位角作为横坐标， 以所述待测建筑相对于所述环拍 拍摄点的距离作为纵坐标； 根据所述全景坐标在所述环拍拍摄点的拍摄图像中截取得到所述环拍图像； 所述环拍 图像以所述待测建筑作为图像中心； 所述环拍图像的图像尺寸 为预设环拍图像尺寸。 2.根据权利要求1所述的基于全景数据的全视角特征的智能取证方法， 其特征在于， 所 述获取待测建筑的建筑坐标， 包括： 获取所述待测建筑的像素坐标； 所述像素坐标为所述待测建筑在当前环拍图像中， 像 素坐标系下的坐标； 根据所述像素坐标确定所述待测建筑的图像坐标； 所述图像坐标为所述待测建筑在当 前环拍图像中， 图像坐标系下的坐标； 根据所述图像坐标确定所述待测建筑的相机相对坐标； 所述相机相对坐标为所述待测 建筑在当前环拍图像对应的相机坐标系下的坐标； 根据所述相机相对坐标以及当前环拍图像对应相机的相机参数确定所述建筑坐标； 所 述相机参数包括相机内参和相机 外参。 3.根据权利要求2所述的基于全景数据的全视角特征的智能取证方法， 其特征在于， 所 述获取所述待测建筑的像素坐标， 包括： 根据用户通过违建建筑管理终端反馈的选定指令确定选定像素点； 所述选定指令 中包 含有用户在当前环拍图像中选 定的像素点的位置信息； 根据所述选 定像素点对当前环拍图像中的像素点进行筛 选， 得到待测建筑像素点 集； 所述待测建筑像素点 集中的每一像素点 为所述选 定像素点的同类 像素点； 以所述待测建筑像素点 集对应区域的中心坐标作为所述像素坐标。 4.根据权利要求3所述的基于全景数据的全视角特征的智能取证方法， 其特征在于， 所 述根据所述选定像素点对当前环拍图像中的像素点进行筛选， 得到待测建筑像素点集， 包 括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114820748 B 2遍历当前环拍图像中的每一像素点， 并进行像素点分类， 得到多个像素点连通域； 其 中， 每一像素 连通域为所述选 定像素点的一个或多个同类 像素点的像素点 集合； 选取所述多个 像素点连通 域中的最大 连通域作为所述待测建筑像素点 集。 5.根据权利要求3所述的基于全景数据的全视角特征的智能取证方法， 其特征在于， 所 述根据所述选定像素点对当前环拍图像中的像素点进行筛选， 得到待测建筑像素点集， 包 括： 以所述选定像素点作为当前筛选起始点， 对当前筛选起始点的相邻 像素点进行像素点 分类， 确定所述选定像素点的同类像素点并以确定为所述选定像素点的同类像素点的像素 点作为当前筛选起始点， 再次执行对当前筛选起始点的相邻像素点进行像素点分类的步 骤， 直至每一个当前筛选起始点的相邻像素点中， 确定为所述选定像素点的同类像素点的 像素点个数均小于预设值之后， 得到待测建筑像素点集； 所述待测建筑像素点集为所有被 确定为所述选 定像素点的同类 像素点的像素点 集合。 6.根据权利要求1所述的基于全景数据的全视角特征的智能取证方法， 其特征在于， 所 述根据所述建筑坐标和所述环拍拍摄点的拍摄点坐标计算得到所述待测建筑相对于所述 环拍拍摄点的全景坐标， 包括： 根据以下公式计算得到所述全景坐标的横坐标： 其中， α表示所述全景坐标的横坐标， (Xw， Yw)表示所述建筑坐标， (xw， yw)表示所述环拍 拍摄点的拍摄点 坐标； 根据以下公式计算得到所述全景坐标的纵坐标： 其中， S表示所述全景坐标的纵坐标。 7.根据权利要求1所述的基于全景数据的全视角特征的智能取证方法， 其特征在于， 所 述根据所述全景图集对所述待测建筑进行三维建模， 得到目标三维建筑模型， 包括： 对所述全景图集中的每一环拍图像进行等比例缩放处理， 得到同比例环拍图集； 所述 同比例环拍图集中， 任两张环拍图像的比例尺相同； 根据所述同比例环拍图集对所述待测建筑进行三维建模， 得到目标三维建筑模型。 8.根据权利要求1所述的基于全景 数据的全视角特 征的智能取证方法， 其特 征在于， 所述预设半径范围包括： 第 一半径范围和第二半径范围； 其中， 所述第 一半径范围的下 限值大于第二半径范围的上限值； 所述全景图集包括： 第一全景图集和第二全景图集； 其 中， 所述第一全景图集为位于所述待测建筑的第一半径范围内的环拍拍摄点拍摄得到的所 述待测建筑的环拍图像； 所述第二全景图集为位于所述待测建筑的第二半径范围内的环拍 拍摄点拍摄得到的所述待测建筑的环拍图像； 所述根据所述全景图集对所述待测建筑进行三维建模， 得到目标三维建筑模型， 包括： 根据所述第一全景图集进行三维建模， 得到第一三维建筑模型； 基于所述第二全景图集对 所述第一 三维建筑模型进行模型修 正， 得到所述目标三维建筑模型。 9.根据权利要求1所述的基于全景数据的全视角特征的智能取证方法， 其特征在于， 所权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114820748 B 3