CN113808267A - 一种基于gis地图的社区三维展示方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于GIS地图的社区三维展示方法及系统，方法包括：获得第一社区的基础信息，构建第一三维坐标系；获得第一社区的第一图像信息，根据第一三维坐标系对第一图像信息进行三维坐标标识，获得第一三维坐标标识标签；获得第一图像的第一采集角度信息，获得第一图像的采集角度标识标签；获得第一图像的采集放大倍数标签；将采集角度标识标签和采集放大倍数标签输入第一学习模型，获得第一图像的还原图像；根据还原图像和第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果，进行三维展示图像拟合，通过GIS地图进行展示。解决了现有技术中由于社区一类的区域因为建模数据的缺乏，导致存在建模展示结果不全面的技术问题。

Description

一种基于GIS地图的社区三维展示方法及系统

技术领域

本发明涉及三维建模相关技术领域，具体涉及一种基于GIS地图的社区三维展示方法及系统。

背景技术

三维实景导航是以三维电子地图数据库为基础构建的三维实景电子地图，其形象性、功能性是二维电子地图无法比拟的。360度建筑物实景导航，每个角度，尽收眼底；地面车道实景导航，提前告知转弯信息；路口实景导航，让用户即使身处复杂交叉路口也能轻松找到正确行车方向。

目前的技术中主要有两种实现方式第一种：通过调整二维图形的角度达到伪三维的视觉效果，这种方法只是在二维基础上稍作加工，并未作出实质性改变；第二种：通过三维建模构建实景图，提供地图服务，这种方法对于建模的数据量需求比较大，但有些位置的数据量缺失就无法完成建模，尤其目前在社区中的三维实景构建数据，较缺乏，难以得到完整全面的实景构建结果。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中由于社区一类的区域因为建模数据的缺乏，导致存在建模展示结果不全面的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供了一种基于GIS地图的社区三维展示方法及系统，解决了现有技术中由于社区一类的区域因为建模数据的缺乏，导致存在建模展示结果不全面的技术问题。通过读取需进行三维实景构建的社区图像数据，标识上三维坐标标识，采集角度标识，和图像放大倍数标识，利用智能化模型还原得到社区内的三维的实景图，当图像数据和三维实景图关联度较高，则进行拟合三维实体图，基于GIS地图展示，利用智能化模型可以综合多方数据，增加数据量，得到社区内还原度较高的三维实景图，达到了提高实景建模准确性的技术效果。

鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种基于GIS地图的社区三维展示方法及系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于GIS地图的社区三维展示方法，其中，所述方法应用于第一社区处理系统，所述方法包括：获得第一社区的基础信息，根据所述基础信息构建第一三维坐标系；获得第一社区的第一图像信息，根据所述第一三维坐标系对所述第一图像信息进行三维坐标标识，获得第一三维坐标标识标签；获得所述第一图像的第一采集角度信息，根据所述第一采集角度信息获得所述第一图像的采集角度标识标签；获得所述第一图像的采集放大倍数标签；将所述采集角度标识标签和所述采集放大倍数标签输入第一学习模型，获得所述第一图像的还原图像；根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果；基于所述第一评估结果进行三维展示图像拟合，通过GIS地图进行拟合结果的展示。

另一方面，本申请实施例提供了一种基于GIS地图的社区三维展示系统，其中，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一社区的基础信息，根据所述基础信息构建第一三维坐标系；第二获得单元，所述第二获得单元用于获得第一社区的第一图像信息，根据所述第一三维坐标系对所述第一图像信息进行三维坐标标识，获得第一三维坐标标识标签；第三获得单元，所述第三获得单元用于获得所述第一图像的第一采集角度信息，根据所述第一采集角度信息获得所述第一图像的采集角度标识标签；第四获得单元，所述第四获得单元用于获得所述第一图像的采集放大倍数标签；第五获得单元，所述第五获得单元用于将所述采集角度标识标签和所述采集放大倍数标签输入第一学习模型，获得所述第一图像的还原图像；第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果；第一拟合单元，所述第一拟合单元用于基于所述第一评估结果进行三维展示图像拟合，通过GIS地图进行拟合结果的展示。

第三方面，本申请实施例提供了一种基于GIS地图的社区三维展示系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了获得第一社区的基础信息，根据所述基础信息构建第一三维坐标系；获得第一社区的第一图像信息，根据所述第一三维坐标系对所述第一图像信息进行三维坐标标识，获得第一三维坐标标识标签；获得所述第一图像的第一采集角度信息，根据所述第一采集角度信息获得所述第一图像的采集角度标识标签；获得所述第一图像的采集放大倍数标签；将所述采集角度标识标签和所述采集放大倍数标签输入第一学习模型，获得所述第一图像的还原图像；根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果；基于所述第一评估结果进行三维展示图像拟合，通过GIS地图进行拟合结果的展示的技术方案，通过读取需进行三维实景构建的社区图像数据，标识上三维坐标标识，采集角度标识，和图像放大倍数标识，利用智能化模型还原得到社区内的三维的实景图，当图像数据和三维实景图关联度较高，则进行拟合三维实体图，基于GIS地图展示，利用智能化模型可以综合多方数据，增加数据量，得到社区内还原度较高的三维实景图，达到了提高实景建模准确性的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种基于GIS地图的社区三维展示方法流程示意图；

图2为本申请实施例一种基于GIS地图的社区三维实景的建模方法流程示意图；

图3为本申请实施例一种基于GIS地图的社区三维展示系统结构示意图；

图4为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第五获得单元15，第六获得单元16，第一拟合单元17，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。

具体实施方式

本申请实施例通过提供了一种基于GIS地图的社区三维展示方法及系统，解决了现有技术中由于社区一类的区域因为建模数据的缺乏，导致存在建模展示结果不全面的技术问题。通过读取需进行三维实景构建的社区图像数据，标识上三维坐标标识，采集角度标识，和图像放大倍数标识，利用智能化模型还原得到社区内的三维的实景图，当图像数据和三维实景图关联度较高，则进行拟合三维实体图，基于GIS地图展示，利用智能化模型可以综合多方数据，增加数据量，得到社区内还原度较高的三维实景图，达到了提高实景建模准确性的技术效果。

申请概述

三维实景导航是以三维电子地图数据库为基础构建的三维实景电子地图，其形象性、功能性是二维电子地图无法比拟的。360度建筑物实景导航，每个角度，尽收眼底；地面车道实景导航，提前告知转弯信息；路口实景导航，让用户即使身处复杂交叉路口也能轻松找到正确行车方向。目前的技术中主要有两种实现方式第一种：通过调整二维图形的角度达到伪三维的视觉效果，这种方法只是在二维基础上稍作加工，并未作出实质性改变；第二种：通过三维建模构建实景图，提供地图服务，这种方法对于建模的数据量需求比较大，但有些位置的数据量缺失就无法完成建模。但现有技术中由于社区一类的区域因为建模数据的缺乏，导致存在建模展示结果不全面的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供了一种基于GIS地图的社区三维展示方法，其中，所述方法应用于第一社区处理系统，所述方法包括：获得第一社区的基础信息，根据所述基础信息构建第一三维坐标系；获得第一社区的第一图像信息，根据所述第一三维坐标系对所述第一图像信息进行三维坐标标识，获得第一三维坐标标识标签；获得所述第一图像的第一采集角度信息，根据所述第一采集角度信息获得所述第一图像的采集角度标识标签；获得所述第一图像的采集放大倍数标签；将所述采集角度标识标签和所述采集放大倍数标签输入第一学习模型，获得所述第一图像的还原图像；根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果；基于所述第一评估结果进行三维展示图像拟合，通过GIS地图进行拟合结果的展示。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种基于GIS地图的社区三维展示方法，其中，所述方法应用于第一社区处理系统，所述方法包括：

S100：获得第一社区的基础信息，根据所述基础信息构建第一三维坐标系；

具体而言，所述第一社区的基础信息指的是需要构建三维实景的社区基础数据，包括但不限于社区的建筑物及基础设施分布信息、建筑无及基础设施的图像信息等数据；进一步的，构建所述第一三维坐标系将所述第一社区内的建筑物及基础设施等都进行命名，并为相对应的名称标注三维坐标，为后步进程提供反馈信息。

S200：获得第一社区的第一图像信息，根据所述第一三维坐标系对所述第一图像信息进行三维坐标标识，获得第一三维坐标标识标签；

具体而言，所述第一图像信息指的是依次采集所述第一社区内的建筑物及基础设施的图像信息集合；将所述第一图像信息中和所述第一社区内的建筑物及基础设施对应的存储进具有标注三维坐标的相应名称中，则所述第一图像信息和设施名称相对应并标识了所述第一三维坐标标识标签。通过对所述第一图像信息标识上所述第一三维坐标标识标签，便于将所述第一图像信息依据位置信息进行整合，将冗杂的类似图像信息删除，得到可以全面表征所述第一社区的图像集合；在进行实景构建时，依据位置信息更加便于调用。

S300：获得所述第一图像的第一采集角度信息，根据所述第一采集角度信息获得所述第一图像的采集角度标识标签；

具体而言，所述第一图像的第一采集角度信息指的是所述第一图像采集时的拍摄角度数据，此外，不同的镜头下图像被压缩和拉伸的程度不同，举例如：广角镜头、长焦镜头拍摄下就会有不同的压缩和拉伸角度；所述第一图像的采集角度标识标签指的是基于拍摄角度数据，对所述第一图像数据标识所述采集角度标识标签。通过对所述第一图像信息进行采集角度标识，便于在构建三维实景时，依据采集角度消除图像被压缩和拉伸造成的图像损失，提高三维实景构建的准确度。

S400：获得所述第一图像的采集放大倍数标签；

S500：将所述采集角度标识标签和所述采集放大倍数标签输入第一学习模型，获得所述第一图像的还原图像；

具体而言，所述第一图像的采集放大倍数标签指的是读取所述第一图像采集时的放大倍数并进行标识，便于后步在构建三维实景时，降低所述第一图像的放大倍数对图像造成的画质损失；所述第一学习模型是基于多方参与者协同训练的模型，其中多方参者为多个进行所述第一社区地图构建的企业或者个人，多个参与方从协作中心下载原始的模型，在本地通过各自采集的所述采集角度标识标签和所述采集放大倍数标签对原始模型进行训练，模型达到收敛后，再将各自的模型参数加密上传到协作中心，协作中心去掩码后将各方的模型参数聚合，得到更新参数，得到所述第一学习模型。通过多方的训练数据训练得到的所述第一学习模型由于数据量基础较大，所以得到所述第一图像的还原图像也较准确；而由于多方参与者交互过程都对数据进行加密，保证多参与方的数据隐私，保证了数据交互的安全性。

S600：根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果；

具体而言，所述第一评估结果指的是依据所述第一三维坐标标识标签将所述还原图像和所述第一图像进行比对评估关联程度，当关联程度符合预设标准时，即可基于所述还原图像进行三维实景构建，得到社区的三维实景展示；当关联程度不符合预设标准时，则需要再对采集的图像进行还原，直到得到符合预设标准的图像数据时停止。

S700：基于所述第一评估结果进行三维展示图像拟合，通过GIS地图进行拟合结果的展示。

具体而言，当所述第一评估结果显示所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签对应的所述第一社区实景图的关联度符合要求时，即进行三维实景图像的拟合；所述第一社区内的所有标注名称的设施拟合完成后，得到所述第一社区的三维实景图，并基于GIS地图展示所述第一社区的三维实景图。通过多方联合训练的所述第一学习模型得到还原图像弥补了在社区内建模数据量较少的缺陷，提高了三维实景图的准确度。

进一步的，基于所述第一社区处理系统与第一协作系统通信连接，所述方法步骤S500还包括：

S510：获得第一预设模型，其中，所述第一预设模型通过所述第一协作系统下载获得；

S520：通过所述第一社区的采集角度标识标签和采集放大倍数标签对所述第一预设模型进行无监督训练，获得第一训练模型；

S530：获得第一加密指令，根据所述第一加密指令对所述第一训练模型进行加密处理，获得第一加密结果；

S540：将所述第一加密结果上传至所述第一协作系统，通过所述第一协作系统获得第一更新模型参数，基于所述第一更新模型参数对所述第一预设模型进行更新，获得所述第一学习模型，其中，所述第一更新模型参数为所述第一协作系统整合N个加密结果获得的，且所述N个加密结果中包括所述第一加密结果，且N为大于等于2的正整数。

具体而言，所述第一协作系统指的是协调多个企业或者个人采集的社区图像信息数据加密共享训练模型的系统；所述第一预设模型指的是进行图像处理的原始智能模型；通过所述第一协作系统下载所述第一预设模型后，使用所述第一社区的采集角度标识标签和采集放大倍数标签对所述第一预设模型进行无监督训练；所述第一训练模型指的是当所述第一预设模型的输出结果达到收敛后得到模型，并依据所述第一加密指令对所述第一训练模型进行加密处理的所述第一加密结果，再发送至所述第一协作系统；所述第一更新模型参数指的是所述第一协作系统通过两个及两个以上的N个使用所述第一学习模型的参与者提供的模型参数，整合后得到的较全面的更新参数；所述第一协作系统基于所述更新参数对所述第一预设模型进行更新，得到所述第一学习模型，在所述系统需要调用所述第一学习模型时，即可实时向所述第一协作系统发送请求信息，并进行调用，处理数据。通过多方不同的参与者得到的模型更新参数包含了多种不同的场景，提高了数据量，增强了所述第一学习模型处理结果的准确性，而加密以及所述第一协作系统的设置则保证了参与者之间不会出现数据泄露的风险，提高了数据交互的安全性。

进一步的，所述方法步骤S200还包括：

S210：获得第一分割指令，根据所述第一分割指令依据所述采集角度标识标签进行图像的区域分割，获得第一图像分割结果；

S220：构建采集角度的畸变区域参数集合；

S230：将所述采集角度标识标签输入所述畸变区域参数集合，获得第一畸变分割参数列表；

S240：基于所述第一畸变分割参数列表对所述第一图像分割结果进行畸变校正，获得第一畸变校正结果；

S250：基于所述第一畸变校正结果进行所述第一图像的三维坐标标识。

具体而言，所述第一分割指令指的是发出对所述第一图像信息进行分割的指令信号；接收到所述第一分割指令后，为了保证所述第一图像的画质，依据所述采集角度标识标签对图像进行分割，得到不同采集角度的图像集合，即为所述第一图像分割结果；所述采集角度的畸变区域参数集合指的是在不同采集角度下造成的图像信息产生的理论上的畸变类型及畸变程度的数据集合，其中，畸变指的是透镜成像时，视场的不同区域所形成的影像放大倍率不同而形成的一种变形，这种扭曲越靠近画面边缘越严重；所述第一畸变分割参数列表指的是将所述采集角度标识标签输入所述采集角度的畸变区域参数集合进行遍历比对，得到所述第一图像信息发生畸变集合，优选的使用列表的形式将分割后的所述第一图像分割结果和相应的畸变参数一一对应存储；所述第一畸变校正结果指的是根据每一组分割后的所述第一图像分割结果和相应的畸变参数，修正所述第一图像，减少畸变对所述第一图像造成的失真影响。更进一步的，对进行了所述第一畸变校正的所述第一图像标识所述第一三维坐标。通过消除所述第一图像采集角度带来的畸变影响，降低畸变造成的所述第一图像失真影响，提高了所述第一图像信息的准确性。

更进一步的，所述方法步骤S250还包括：

S251：根据所述第一畸变校正结果进行图像的中心点选取，获得第一中心点选取结果；

S252：获得所述第一图像的采集方向信息，将所述采集方向信息作为方向标签；

S253：根据所述第一中心点选取结果、所述第一三维坐标系和所述方向标签获得所述三维坐标标识标签。

具体而言，所述第一中心点选取结果指的是在所述第一图像分割结果的畸变校正完成后，对所述第一图像信息选定的图像中心点，中心点优选为所述第一图像对角线交叉的点；将所述采集方向信息作为所述第一图像的方向标签；进一步的，以所述第一中心点选取结果为所述第一图像的基点，沿着所述方向标签确定所述第一图像在所述第一三维坐标系的三维坐标，当各个方位的所述第一图像信息标识完成，则可以得到表征所述第一社区内的各个设施的三维图像数据。

进一步的，基于所述根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果，步骤S600还包括：

S610：获得所述图像集合中的第二图像，其中，所述第二图像为通过所述第一学习模型处理后的图像；

S620：获得所述第二图像的第二三维坐标标识标签，根据所述第一三维坐标标签和所述第二三维坐标标签的坐标信息获得第一相关度；

S630：根据所述第一三维坐标标签和所述第二三维坐标标签的方向标签获得第二相关度；

S640：根据所述第一相关度和所述第二相关度获得所述第一评估结果。

具体而言，将在所述第一学习模型处理后的图像作为所述第二图像信息；所述第二三维坐标标识标签指的是在获得所述第二图像信息后，依据所述第二图像在所述第一三维坐标系中的位置进行标识得到的表征所述第二图像位置信息的结果；所述第一相关度指的是将所述第一图像信息的所述第一三维坐标标签和所述第二图像信息的所述第二三维坐标标签进行比较，表征所述第一图像和所述第二图像三维坐标相近程度的数据，坐标越相近，所述第一相关度越大；所述第二相关度指的是比较所述第一三维坐标标签和所述第二三维坐标标签的方向的相近程度，得到结果，相差角度越大，则所述第二相关度越小；综合所述第一相关度和所述第二相关度得到所述第一评估结果，可选的综合方式为计算所述第一相关度和所述第二相关度的平均值作为所述第一评估结果。通过所述第一相关度和所述第二相关度评估还原后的所述第二图像和所述第一图像之间的关联度，选用关联度较高的所述第二图像构建三维实景图，得到结果更加准确。

进一步的，如图2所示，所述方法步骤S700还包括：

S710：根据所述第一三维坐标系对所述第一社区进行网格区域划分，获得第一网格区域划分结果；

S720：根据图像的三维坐标标识标签对所述第一网格区域划分结果进行网格区域的填充，获得第一填充结果；

S730：对所述第一填充结果中同一网格区域的图像进行区域三维图像生成，获得网格区域的三维图像生成集合，基于所述三维图像生成集合获得所述拟合结果。

具体而言，所述第一网格区域划分结果指的是依据所述第一三维坐标系将所述第一社区划分为立体的由多个方体网格构成的网格空间，一般一个网格的边长为所述第一三维坐标系的单位距离；所述第一填充结果指的是依据所述第二图像的所述第二三维坐标标识标签对所述第一网格区域划分结果的网格进行填充得到结果；根据所述第一填充结果生成同一区域内的三维图像，再基于多个区域内的三维图像拟合生成所述第一社区的三维图像。通过基于所述第一学习模型得到的图像进行建模，数据量全面而丰富，得到的建模结果也更加准确的表征了所述第一社区的三维实景。

进一步的，所述方法步骤S730还包括：

S731：对所述三维图像生成集合中各个网格区域对应的三维图像的进行完整度评估，获得完整度评估结果；

S732：判断所述完整度评估结果是否满足预设阈值；

S733：当所述完整度评估结果不满足所述预设阈值时，对不满足所述预设阈值对应的网格区域进行图像的多角度采集，基于采集结果获得所述拟合结果。

具体而言，所述完整度评估结果指的是当所述第一社区内的各个区域的所述三维图像构建完成后，和所述图像对应的实景进行比对判断所述三维图像表征所述第一社区实景的完整度；所述预设阈值指的是预设的构建所述第一社区三维实景图最少的所述三维图像数目值；当所述完整度评估结果不满足所述预设阈值时，对缺失的所述网格区域，采集所述第一社区实景中对应的多角度图像，构建缺失的所述三维图像，拟合所有的所述三维图像构建所述第一社区的三维实景。通过对所述三维图像进行的完整度评估，当所述三维图像的完整度不够构建全面的所述第一社区三维实景图，则采集对应位置的所述第一社区的图像进行补充，得到全面的所述三维图像构建较准确的所述第一社区的三维实景。

综上所述，本申请实施例所提供的一种基于GIS地图的社区三维展示方法及系统具有如下技术效果：

1.通过读取需进行三维实景构建的社区图像数据，标识上三维坐标标识，采集角度标识，和图像放大倍数标识，利用智能化模型还原得到社区内的三维的实景图，当图像数据和三维实景图关联度较高，则进行拟合三维实体图，基于GIS地图展示，利用智能化模型可以综合多方数据，增加数据量，得到社区内还原度较高的三维实景图，达到了提高实景建模准确性的技术效果。

2.通过多方不同的参与者得到的模型更新参数包含了多种不同的场景，提高了数据量，增强了所述第一学习模型处理结果的准确性，而加密以及所述第一协作系统的设置则保证了参与者之间不会出现数据泄露的风险，提高了数据交互的安全性。

实施例二

基于与前述实施例中一种基于GIS地图的社区三维展示方法相同的发明构思，如图3所示，本申请实施例提供了一种基于GIS地图的社区三维展示系统，其中，所述系统包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一社区的基础信息，根据所述基础信息构建第一三维坐标系；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于获得第一社区的第一图像信息，根据所述第一三维坐标系对所述第一图像信息进行三维坐标标识，获得第一三维坐标标识标签；

第三获得单元13，所述第三获得单元13用于获得所述第一图像的第一采集角度信息，根据所述第一采集角度信息获得所述第一图像的采集角度标识标签；

第四获得单元14，所述第四获得单元14用于获得所述第一图像的采集放大倍数标签；

第五获得单元15，所述第五获得单元15用于将所述采集角度标识标签和所述采集放大倍数标签输入第一学习模型，获得所述第一图像的还原图像；

第六获得单元16，所述第六获得单元16用于根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果；

第一拟合单元17，所述第一拟合单元17用于基于所述第一评估结果进行三维展示图像拟合，通过GIS地图进行拟合结果的展示。

进一步的，所述系统还包括：

第七获得单元，所述第七获得单元用于获得第一预设模型，其中，所述第一预设模型通过所述第一协作系统下载获得；

第八获得单元，所述第八获得单元用于通过所述第一社区的采集角度标识标签和采集放大倍数标签对所述第一预设模型进行无监督训练，获得第一训练模型；

第九获得单元，所述第九获得单元用于获得第一加密指令，根据所述第一加密指令对所述第一训练模型进行加密处理，获得第一加密结果；

第十获得单元，所述第十获得单元用于将所述第一加密结果上传至所述第一协作系统，通过所述第一协作系统获得第一更新模型参数，基于所述第一更新模型参数对所述第一预设模型进行更新，获得所述第一学习模型，其中，所述第一更新模型参数为所述第一协作系统整合N个加密结果获得的，且所述N个加密结果中包括所述第一加密结果，且N为大于等于2的正整数。

进一步的，所述系统还包括：

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于获得第一分割指令，根据所述第一分割指令依据所述采集角度标识标签进行图像的区域分割，获得第一图像分割结果；

第一构建单元，所述第一构建单元用于构建采集角度的畸变区域参数集合；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于将所述采集角度标识标签输入所述畸变区域参数集合，获得第一畸变分割参数列表；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于基于所述第一畸变分割参数列表对所述第一图像分割结果进行畸变校正，获得第一畸变校正结果；

第一标识单元，所述第一标识单元用于基于所述第一畸变校正结果进行所述第一图像的三维坐标标识。

进一步的，所述系统还包括：

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述第一畸变校正结果进行图像的中心点选取，获得第一中心点选取结果；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于获得所述第一图像的采集方向信息，将所述采集方向信息作为方向标签；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述第一中心点选取结果、所述第一三维坐标系和所述方向标签获得所述三维坐标标识标签。

进一步的，所述系统还包括：

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于获得所述图像集合中的第二图像，其中，所述第二图像为通过所述第一学习模型处理后的图像；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于获得所述第二图像的第二三维坐标标识标签，根据所述第一三维坐标标签和所述第二三维坐标标签的坐标信息获得第一相关度；

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于根据所述第一三维坐标标签和所述第二三维坐标标签的方向标签获得第二相关度；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述第一相关度和所述第二相关度获得所述第一评估结果。

进一步的，所述系统还包括：

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述第一三维坐标系对所述第一社区进行网格区域划分，获得第一网格区域划分结果；

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于根据图像的三维坐标标识标签对所述第一网格区域划分结果进行网格区域的填充，获得第一填充结果；

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于对所述第一填充结果中同一网格区域的图像进行区域三维图像生成，获得网格区域的三维图像生成集合，基于所述三维图像生成集合获得所述拟合结果。

进一步的，所述系统还包括：

第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于对所述三维图像生成集合中各个网格区域对应的三维图像的进行完整度评估，获得完整度评估结果；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述完整度评估结果是否满足预设阈值；

第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于当所述完整度评估结果不满足所述预设阈值时，对不满足所述预设阈值对应的网格区域进行图像的多角度采集，基于采集结果获得所述拟合结果。

示例性电子设备

下面参考图4来描述本申请实施例的电子设备。

基于与前述实施例中一种基于GIS地图的社区三维展示方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种基于GIS地图的社区三维展示系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得系统以执行第一方面任一项所述的方法

该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线架构304。其中，通信接口303、处理器302以及存储器301可以通过总线架构304相互连接；总线架构304可以是外设部件互连标(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry Standardarchitecture，简称EISA)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器302可以是一个CPU，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。

通信接口303，使用任何收发器一类的系统，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN),无线局域网(wireless local areanetworks，WLAN)，有线接入网等。

存储器301可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable Programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdisc

read-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

其中，存储器301用于存储执行本申请方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本申请上述实施例提供的一种基于GIS地图的社区三维展示方法。

可选的，本申请实施例中的计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本申请实施例对此不作具体限定。

本申请实施例提供了一种基于GIS地图的社区三维展示方法，其中，所述方法应用于第一社区处理系统，所述方法包括：获得第一社区的基础信息，根据所述基础信息构建第一三维坐标系；获得第一社区的第一图像信息，根据所述第一三维坐标系对所述第一图像信息进行三维坐标标识，获得第一三维坐标标识标签；获得所述第一图像的第一采集角度信息，根据所述第一采集角度信息获得所述第一图像的采集角度标识标签；获得所述第一图像的采集放大倍数标签；将所述采集角度标识标签和所述采集放大倍数标签输入第一学习模型，获得所述第一图像的还原图像；根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果；基于所述第一评估结果进行三维展示图像拟合，通过GIS地图进行拟合结果的展示。通过读取需进行三维实景构建的社区图像数据，标识上三维坐标标识，采集角度标识，和图像放大倍数标识，利用智能化模型还原得到社区内的三维的实景图，当图像数据和三维实景图关联度较高，则进行拟合三维实体图，基于GIS地图展示，利用智能化模型可以综合多方数据，增加数据量，得到社区内还原度较高的三维实景图，达到了提高实景建模准确性的技术效果。

本领域普通技术人员可以理解：本申请中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请实施例的范围，也不表示先后顺序。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a ,b,或c中的至少一项(个、种)，可以表示：a ,b,c,a -b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程系统。所述计算机指

令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。

本申请实施例中所描述的各种说明性的逻辑单元和电路可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑系统，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算系统的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本申请实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于终端中的不同的部件中。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种基于GIS地图的社区三维展示方法，其中，所述方法应用于第一社区处理系统，所述方法包括：

获得第一社区的基础信息，根据所述基础信息构建第一三维坐标系；

获得第一社区的第一图像信息，根据所述第一三维坐标系对所述第一图像信息进行三维坐标标识，获得第一三维坐标标识标签；

获得所述第一图像的第一采集角度信息，根据所述第一采集角度信息获得所述第一图像的采集角度标识标签；

获得所述第一图像的采集放大倍数标签；

将所述采集角度标识标签和所述采集放大倍数标签输入第一学习模型，获得所述第一图像的还原图像；

根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果；

基于所述第一评估结果进行三维展示图像拟合，通过GIS地图进行拟合结果的展示。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一社区处理系统与第一协作系统通信连接，所述方法还包括：

获得第一预设模型，其中，所述第一预设模型通过所述第一协作系统下载获得；

通过所述第一社区的采集角度标识标签和采集放大倍数标签对所述第一预设模型进行无监督训练，获得第一训练模型；

获得第一加密指令，根据所述第一加密指令对所述第一训练模型进行加密处理，获得第一加密结果；

将所述第一加密结果上传至所述第一协作系统，通过所述第一协作系统获得第一更新模型参数，基于所述第一更新模型参数对所述第一预设模型进行更新，获得所述第一学习模型，其中，所述第一更新模型参数为所述第一协作系统整合N个加密结果获得的，且所述N个加密结果中包括所述第一加密结果，且N为大于等于2的正整数。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

获得第一分割指令，根据所述第一分割指令依据所述采集角度标识标签进行图像的区域分割，获得第一图像分割结果；

构建采集角度的畸变区域参数集合；

将所述采集角度标识标签输入所述畸变区域参数集合，获得第一畸变分割参数列表；

基于所述第一畸变分割参数列表对所述第一图像分割结果进行畸变校正，获得第一畸变校正结果；

基于所述第一畸变校正结果进行所述第一图像的三维坐标标识。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述第一畸变校正结果进行图像的中心点选取，获得第一中心点选取结果；

获得所述第一图像的采集方向信息，将所述采集方向信息作为方向标签；

根据所述第一中心点选取结果、所述第一三维坐标系和所述方向标签获得所述三维坐标标识标签。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果，还包括：

获得所述图像集合中的第二图像，其中，所述第二图像为通过所述第一学习模型处理后的图像；

获得所述第二图像的第二三维坐标标识标签，根据所述第一三维坐标标签和所述第二三维坐标标签的坐标信息获得第一相关度；

根据所述第一三维坐标标签和所述第二三维坐标标签的方向标签获得第二相关度；

根据所述第一相关度和所述第二相关度获得所述第一评估结果。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述第一三维坐标系对所述第一社区进行网格区域划分，获得第一网格区域划分结果；

根据图像的三维坐标标识标签对所述第一网格区域划分结果进行网格区域的填充，获得第一填充结果；

对所述第一填充结果中同一网格区域的图像进行区域三维图像生成，获得网格区域的三维图像生成集合，基于所述三维图像生成集合获得所述拟合结果。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括：

对所述三维图像生成集合中各个网格区域对应的三维图像的进行完整度评估，获得完整度评估结果；

判断所述完整度评估结果是否满足预设阈值；

当所述完整度评估结果不满足所述预设阈值时，对不满足所述预设阈值对应的网格区域进行图像的多角度采集，基于采集结果获得所述拟合结果。

8.一种基于GIS地图的社区三维展示系统，其中，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一社区的基础信息，根据所述基础信息构建第一三维坐标系；

第二获得单元，所述第二获得单元用于获得第一社区的第一图像信息，根据所述第一三维坐标系对所述第一图像信息进行三维坐标标识，获得第一三维坐标标识标签；

第三获得单元，所述第三获得单元用于获得所述第一图像的第一采集角度信息，根据所述第一采集角度信息获得所述第一图像的采集角度标识标签；

第四获得单元，所述第四获得单元用于获得所述第一图像的采集放大倍数标签；

第五获得单元，所述第五获得单元用于将所述采集角度标识标签和所述采集放大倍数标签输入第一学习模型，获得所述第一图像的还原图像；

第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述还原图像和所述第一三维坐标标识标签进行图像集合的关联度评估，获得第一评估结果；

第一拟合单元，所述第一拟合单元用于基于所述第一评估结果进行三维展示图像拟合，通过GIS地图进行拟合结果的展示。

9.一种基于GIS地图的社区三维展示系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行如权利要求1至7任一项所述的方法。

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