申请/专利权人：泰瑞数创科技(北京)股份有限公司

申请日：2023-01-04

公开（公告）日：2023-11-28

公开（公告）号：CN116109755B

主分类号：G06T15/04

分类号：G06T15/04;G06N3/08;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/044

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.28#授权;2023.05.30#实质审查的生效;2023.05.12#公开

摘要：本发明提供一种基于CycleGAN算法生成不同场景建筑物纹理的方法，包括以下步骤：步骤1，现有建筑物模型数据处理；步骤2，对纹理进行不同场景的学习；步骤3，处理各个纹理定位数据；步骤4，将纹理进行自动映射；通过CycleGAN算法进行数据的加工，获取到风格一致的纹理数据；通过对纹理进行转换、合并等处理，形成统一分辨率的纹理数据；根据限定的UV定位进行自动纹理替换，方便数据生产与更新；本发明采用CycleGAN算法进行不同场景和季节的纹理生成，为其他专题数据纹理更新提出一种可行性方案。

主权项：1.一种基于CycleGAN算法生成不同场景建筑物纹理的方法，包括以下步骤：步骤1，现有建筑物模型数据处理：将预先采集到的航拍影像数据进行倾斜影像构建，并将所有网格内的纹理进行统一合并，纹理进行数据分辨率转换，纹理UV定位的获取，利用python编译的工具批量选择出需要调整颜色的模型进行调色和效果模拟，模拟出不同的天气、节假日、春、夏、秋、冬季节情景，并合重新合并入纹理原位，形成每个月份的多场景下的多个纹理Vs，s＝1,2,3,4,5,6,7,8,9,10分别表示晴、多云、雨、雪、节假日、阴、春、夏、秋、冬；步骤2，对纹理进行不同场景的学习：不同场景的数据集制作，根据不同场景进行训练、输出不同风格的纹理数据，构建不同风格的纹理转换模型；步骤3，处理各个纹理定位数据：将待转换的纹理进行拆分与分辨率转换，输入步骤2构建的纹理转换模型中，输出转换场景的纹理，还原纹理原始分辨率，输出原始大小图像；步骤4，将纹理进行自动映射：根据倾斜模型与纹理的对应关系进行纹理的映射，完成倾斜模型的场景转换；在所述步骤1之前还包括：设置多架搭载高清图像采集装置的无人机，在每一个月份中预选取的1-5天内相同天气情况下，在每一天同一时刻开始对划分网格的地理区域，以预设路线和固定高度，以及统一的飞行姿态以及飞行速度进行每天逐批网格的低空航拍；其中，对于同一网格内，设置多架无人机以该网格的对称轴为分界，在分界两边对称路线同时飞行进行航拍；步骤2具体包括如下步骤：S1对每一个月份的不同场景下重新合并的多个纹理进行网格细分，形成数据集k为自然数表示细分网格编号，k＞499，t为多次拍摄的次数序号，t＝1,2,3；S2构建晴、多云、雨、雪、节假日、阴、春、夏、秋、冬十个场景下组CycleGAN模型，对于每一组s'-s"转换，包括生成器Gs'-s"，判断器Ds'-s"，循环生成器Fs"-s'，循环判断器Hs"-s'；一方面，将s'场景t'次拍摄形成的纹理分为4-2:1训练集和验证集，训练集加和随机噪声输入Gs'-s"，输出赝图Ys'-s"k，利用在D'"中计算概率，判断真伪；以及将s"场景t"次拍摄形成的纹理s-s 分为4-2:1训练集和验证集，训练集加和随机噪声输入Fs"-s'，输出赝图Ys"-s'k，利用在Hs"-s'中计算概率，判断真伪，分别计算损失函数以及，其中Es'和Es"为随机梯度函数，总损失函数L＝LGAN1+LGAN2+λLCycle1+LCycle2，λ为调整参数，用以控制GAN和Cycle项的相对重要性；依次保持Gs'-s"和Fs"-s'参数不变，训练判别器Ds'-s"和Hs"-s'，以使得L最大完成训练，以及保持Ds'-s"和Hs"-s'参数不变，训练生成器Gs'-s"和Fs"-s'，以使得L最小完成训练；S3将纹理集所有纹理一一输入步骤S2中训练好的Gs”-s"中，输出赝图集FY's'-s"k，以及将纹理集所有纹理一一输入步骤S2中训练好的Fs'"-s'中，输出赝图集FY's"-s'k，将纹理集分为4-2:1训练集和验证集，训练集加和随机噪声输入同一个训练前的Gs'-s"，输出赝图Y's'-s"k，利用纹理集在同一个训练前的Ds'-s"中计算概率，判断真伪；将纹理集分为4-2:1训练集和验证集，训练集加和随机噪声输入同一个训练前的Fs"-s'，输出赝图Y's"-s'k，利用在同一个训练前的Hs"-s'中计算概率，判断真伪；计算总损失函数 依次保持Gs'-s"和Fs"-s'参数不变，训练判别器Ds'-s"和Hs"-s'，以使得LT最大完成训练，分别获得最终的判别器Df和Hf，以及保持Ds'-s"和Hs"-s'参数不变，训练生成器Gs'-s"和Fs"-s'，以使得LT最小完成训练，分别获得最终的生成器Gf和Ff；S4更换另一组场景，进行步骤S2-S3，直至所有组场景完成，形成纹理转换模型系其中s'≠s"；s',s"∈s步骤S3中还能够再次输入步骤S4的模型系中，获得更多最终生成器输出的赝图，从而继续进行步骤S3-S4进行二次模型系的构建，以此类推能够构建N次模型系，N≥2。

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