(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210988496.2 (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 东南大学 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼 2 号 (72)发明人 王辰星　陈禹昕　马淼　魏海坤　 夏思宇　张侃健　李骏扬　杜松林　 (74)专利代理 机构 南京众联专利代理有限公司 32206 专利代理师 张天哲 (51)Int.Cl. G06T 17/10(2006.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 30/422(2022.01) G06V 30/19(2022.01)G06V 30/18(2022.01) (54)发明名称 一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三 维点云的方法 (57)摘要 本发明公开了一种从二维矢量图纸自动重 建桁架结构三维点云的方法， 只需要二维矢量图 纸， 即可使用一系 列图像识别和 信息融合算法重 建真实世界的三维点云。 为解决无法采用cad进 行桁架结构三维重建、 手动建模过程繁琐等问 题， 提出基于深度学习和连通域、 obb包围盒等算 法对图纸进行掩膜提取、 自动分割和视角校正， 并区分“主平面”与“辅平面”。 通过对“主平面”、 “辅平面”的尺寸结构进行特征匹配， 得到 各个平 面的空间位置； 在各个平面内， 采用一种基于聚 类与矢量拼接的直线检测算法识别拓扑， 最终重 建出桁架结构的三维点云。 有益效果在于： 提出 从二维矢量图纸智能识别和融合语义信息， 无需 借助cad软件或手动建模， 可直接实现三维点云 的重建。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115409966 A 2022.11.29 CN 115409966 A 1.一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点云的方法， 其特 征在于， 具体步骤为： 步骤1： 对二维矢量图纸进行预处理， 包括轮廓掩膜提取、 编号提取、 平面分割和视角校 正， 简化并拆分出部件 模型的各个平面并附加平面标签， 包括 “主平面”和“辅平面”； 步骤2： 对于步骤1中分离出的各个平面进行二维信息提取； 通过一种拓扑结构识别算 法， 得到二维矢量图纸上每根结构件的端点与其像素距离； 通过OCR算法识别结构件编号， 并基于位置距离特征， 将其与识别的拓扑线段进 行一对一匹配； 通过识别构件明细表， 得到 每根编号结构件对应的实际长度； 最 终实现拓扑线段—结构件编号—结构件长度的映射关 系， 以获取图纸像素尺寸与实际尺寸的比例尺， 实现从像素坐标系到真实世界坐标系的转 换， 得到各平面结构件的二维特 征信息； 步骤3： 对步骤2中得到的各个平面的二维信息进行特征匹配， 同时依据步骤1中标记的 平面标签， 得到 “主平面”与“辅平面”之间的连接关系与相对位置， 从而计算出各平面的三 维空间平面方程， 实现二维视角平面到三维空间平面的升维， 并最终通过点云生成算法得 到各部件的真实世界三维点云； 步骤4： 通过识别总览图纸， 得到步骤3得到的各部件点云的空间位置信息， 并对其进行 相应的平 移与拼接， 最终合并成为 一个完整的三维点云模型。 2.根据权利要求1所述的一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点云的方法， 其 特征在于： 所述步骤1中采用的图纸应包含桁架结构图、 结构件编号、 构件明细表； 提取结构 件轮廓掩膜， 采用的网络为一种改良的Resnet网络， 亦可采用其他网络或其变体； 数据标注 基于Labelme软件； 结构件编号提取， 是通过OCR算法与霍夫变换圆检测算法相结合， 识别得 到编号信息； 平面分割， 是通过连通域算法得到平面拓扑 的聚类， 从而分割出各个平面； 视 角校正， 是通过计算 obb包围盒并将其旋转至正视 视角， 亦可采用其 他视图校正 算法。 3.根据权利要求1所述的一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点云的方法， 其 特征在于： 所述步骤2中的一种拓扑结构识别算法， 首先采用边缘检测和直线检测的算法检 测得到遍布整张图像的所有直线段， 其中只需保证检测出的所有直线段能囊括图像的拓扑 线条即可， 而对直线检测的线段长度、 线段数量等参数均无要求； 接着， 采用一种基于自定 义领域半径的聚类算法， 将实际共线的线段聚类在一起， 其中将领域半径设置为由共线相 似度、 位置重合度这两部 分特征组成， 从多个维度提取出实际共线的线 段组成一个类别； 然 后， 对于每个类别， 采用矢量拼接的算法得到一个完整的矢量线 段， 再将这些拼接后得到的 线段进行端点的平滑连接， 最终得到拓扑线条检测的最优解； 所述的OCR算法基于paddle框 架， 亦可使用其 他OCR识别库。 4.根据权利要求1所述的一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点云的方法， 其 特征在于： 所述步骤3中， 依据各个平面的二维信息和标签信息进行特征匹配， 找到 “主平 面”与“辅平面”之间的共线， 以及相对空间位置， 从而计算平面交线端点的坐标； 对于任一 平面， 采用FPS最远点采样算法选取若干分布均匀的三维坐标点， 并拟合得到平面方程； 所 述的点云生成算法， 是采用 罗德里格斯算法将连接向量旋转、 平移至竖直方向， 随机生 成理 想密度的散乱点， 再对其进行逆变换， 从而快速生成平 滑、 密度均匀的桁架点云。 5.根据权利要求1所述的一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点云的方法， 其 特征在于： 所述步骤4中， 通过OCR算法识别每个局部段的段号与数字标注， 采用角点检测算 法识别标注线的端点并与段号进行匹配， 从而得到每 个局部段部件的相对空间位置 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115409966 A 2一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点 云的方法 技术领域 [0001]本发明涉及 一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点云的方法， 属于三维重 建、 计算机 视觉和人工智能技 术领域。 背景技术 [0002]桁架结构作为一种格构化梁式结构， 常用于厂房、 展览馆、 体育馆、 桥梁等公共建 筑中。 由于桁架结构具有 结构复杂、 对称性 强等特点， 其二 维建筑矢量图纸常被设计为由多 个视角平面组成的形式， 而非传统的由整个模型 的三视图构成的形式， 以避免单视角下桁 架结构各个平面拓扑混叠的问题。 然而这些二维矢量图纸虽然便于设计与修改， 但缺 乏直 观性与展示性。 随着计算机三 维造型技术的发展， 三 维设计已成为机械、 建筑等行业设计的 必然趋势， 如何将这些二维设计图纸 转移到新的三维系统是一个值得研究的问题。 [0003]当下， SolidWorks等三维建模软件实现了三维产品的设计和绘图， 但相同类型的 建筑结构虽大同小异， 但种类繁杂， 依靠进 行手动绘图不仅消耗大量的重复劳动力， 还不方 便模型的更新与修改。 一些三维建模系统软件 虽提供了从二维视图转三维形体的功 能， 比 如AutoCad、 2D  to 3D Utility等， 然而这些软件无一例外都只能转换非常简单的三视图， 而且对输入的二维矢量图纸信息有诸多约束， 不适用于设计规则特殊、 结构复杂的桁架建 筑图纸； 而且大多时候还需要人机交 互操作， 缺乏方便性。 发明内容 [0004]技术问题： [0005]桁架结构作为一种广泛用于公共建筑中的梁式结构， 其设计图纸大多采用特殊的 设计规范， 即由多个视角平面所组成， 且拓扑结构一般较为复杂。 当下的三 维建模系统软件 无法此类图纸进行二维到三维的转换； 依靠手动绘图不仅会消 耗大量的重复劳动力， 且不 方便模型的更新与修改。 本发明提出一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点云的方 法， 采用图像处理算法识别图纸的尺寸信息和拓扑结构， 通过将各平面的语义信息进行融 合从而得到平面空间位置， 最后重建出模型 的真实三维点云。 本方法采用了图形学技术与 计算机视觉技术， 无需人机交互的建模过程， 即可从二维矢量图纸自动重建出真实世界的 三维点云模型。 该方法是人工智能在二维矢量图纸转三维实物领域的一个体现， 不仅具备 很高的重建精度， 还可以大 大提高建筑设计的效率。 [0006]技术方案： [0007]一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点云的方法， 其特征在于， 具体步骤 为： [0008]步骤1： 对二维矢量图纸进行预处理， 包括结构件掩膜提取、 编号提取、 平面分割和 视角校正， 简化并拆分出部件 模型的各个平面并附加平面标签( “主平面”、“辅平面”)。 [0009]步骤2： 对于步骤一中分离出的各个平面进行二维信息提取。 通过一种拓扑结构识 别算法， 得到二维矢量图纸上每根钢条的端点与其像素距离； 通过OCR算法识别钢条编号，说　明　书 1/4 页 3 CN 115409966 A 3