三维社区建模方法、装置、计算机设备及存储介质

摘要

本发明涉及三维社区建模方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据具体任务设计无人机的飞行航线和选取控制点；获取无人机根据飞行航线飞行时所获取社区的影像数据以及无人机飞行过程中的位置和姿态信息；根据影像数据、位置以及姿态信息构建三维社区模型。本发明通过采用无人机倾斜摄影测量技术采集社区的影像数据，结合无人机飞行过程中的位置和姿态信息，利用Smart3D三维建模技术构建三维社区模型，无人机倾斜摄影测量技术进而实现较为简单地采集数据，能获得多个视点影像，影像效果真实，采用Smart3D三维建模技术构建三维社区模型的制作周期短、成本费用低且技术难度小。

说明书

技术领域

本发明涉及建模方法，更具体地说是指三维社区建模方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

智慧社区作为建设智慧城市的落脚点，是当今发展数字经济的重要方向。在智慧城市的各类应用系统中，三维模型正在逐步取代二维平面，成为地理信息共享平台的表达方式，特别是小区域、微尺度空间，由“三维图像+位置信息”构筑的三维模型成为再现区域实景数字化的重要手段。

当前，社区空间示意的信息采集主要是用GIS(地理信息系统，GeographicInformation System)设备采集该地区位置信息，是相对抽象的地理信息参数，无法构建符合人眼视觉的直观真实场景。此外，叠加GIS与BIM的三维建模，则存在制作周期长、成本费用高、技术难度大、维护更新慢，成为制约微尺度社区空间信息快速普及的重要瓶颈。

因此，有必要设计一种新的方法，实现较为简单地采集数据，能获得多个视点影像，影像效果真实，制作周期短、成本费用低且技术难度小。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供三维社区建模方法、装置、计算机设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：三维社区建模方法，包括：

确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设计无人机的飞行航线和选取控制点；

获取无人机根据所述飞行航线飞行时所获取社区的影像数据以及无人机飞行过程中的位置和姿态信息；

根据所述影像数据、位置以及姿态信息构建三维社区模型。

其进一步技术方案为：所述确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设计无人机的飞行航线和选取控制点，包括：

确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设置控制点；

设置三维社区模型的精度；

根据所述具体任务确定无人机的飞行航线；

设置航向重叠率以及旁向重叠率。

其进一步技术方案为：所述根据所述影像数据、位置以及姿态信息构建三维社区模型，包括：

利用Smart3D三维建模技术对所述影像数据、位置以及姿态信息进行处理，以生成三维社区模型。

其进一步技术方案为：所述利用Smart3D三维建模技术对所述影像数据、位置以及姿态信息进行处理，以生成三维社区模型，包括：

创建新项目，并选择对应的保存路径；

在所述新项目内新建一个空区块，并导入所述影像数据至所述空区块内；

对所述影像数据进行全自动空中三角测量，以得到测量结果；

对所述测量结果利用多视影像密集匹配方法生成数字地表模型；

根据所述数字地表模型构建三维TIN模型；

根据所述三维TIN模型构建三维社区模型。

其进一步技术方案为：所述根据所述三维TIN模型构建三维社区模型之后，还包括：

对所述三维社区模型进行精度检测。

其进一步技术方案为：所述根据所述数字地表模型构建三维TIN模型，包括：

根据所述数字地表模型生成点云图，并对出现点云匹配错误的内容进行修正；

对修正后的点云图构建三维TIN模型。

其进一步技术方案为：所述根据所述三维TIN模型构建三维社区模型，包括：

对所述三维TIN模型进行影像真实纹理的映射，以得到三维社区模型。

本发明还提供了三维社区建模装置，包括：

任务确定单元，用于确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设计无人机的飞行航线和选取控制点；

数据获取单元，用于获取无人机根据所述飞行航线飞行时所获取社区的影像数据以及无人机飞行过程中的位置和姿态信息；

构建单元，用于根据所述影像数据、位置以及姿态信息构建三维社区模型。

本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。

本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述的方法。

本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明通过采用无人机倾斜摄影测量技术采集社区的影像数据，结合无人机飞行过程中的位置和姿态信息，利用Smart3D三维建模技术构建三维社区模型，无人机倾斜摄影测量技术进而实现较为简单地采集数据，能获得多个视点影像，影像效果真实，采用Smart3D三维建模技术构建三维社区模型的制作周期短、成本费用低且技术难度小。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的三维社区建模方法的应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的三维社区建模方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的三维社区建模方法的子流程示意图；

图4为本发明实施例提供的三维社区建模方法的子流程示意图；

图5为本发明实施例提供的三维社区建模方法的子流程示意图；

图6为本发明实施例提供的三维社区建模装置的示意性框图；

图7为本发明实施例提供的三维社区建模装置的任务确定单元的示意性框图；

图8为本发明实施例提供的三维社区建模装置的构建单元的示意性框图；

图9为本发明实施例提供的三维社区建模装置的TIN模型生成子单元的示意性框图；

图10为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1和图2，图1为本发明实施例提供的三维社区建模方法的应用场景示意图。图2为本发明实施例提供的三维社区建模方法的示意性流程图。该三维社区建模方法应用于服务器中。该服务器与无人机以及终端进行数据交互，其中，通过无人机的倾斜摄影技术获取社区的影像数据，并由服务器利用Smart3D三维建模软件进行影像数据的处理，生成社区三维模型，并将社区三维模型反馈至终端进行展示。

图2是本发明实施例提供的三维社区建模方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括以下步骤S110至S130。

S110、确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设计无人机的飞行航线和选取控制点。

在本实施例中，具体任务包括无人机所需要执行的关于社区的倾斜摄影测量的任务。

具体地，依据社区的管理边界范围，智慧社区建设内容及社区可视化设计任务，确定执行社区倾斜摄影测量的具体任务，依据具体任务进行飞行航线的设计和控制点的选取。

在一实施例中，请参阅图3，上述的步骤S110可包括步骤S111～S114。

S111、确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设置控制点。

在本实施例中，控制点的设置是为了得到高精度、大面积、多架次的模型以及提升数据拼接精度，控制点具体是无人机倾斜摄影测量的关键点。

控制点的选取需在社区内均匀分布，总数量不少于3个，且不能分布在同一直线上。

每个控制点利用砖块或砌块搭设小型平台，并在其表面布设呈十字型标志物，即为布设的控制点，平台表面和标志物分别刷上对比色油漆增强视觉分辨度。在社区范围内布设的控制点，包含为建模时精度配准控制点和为模型精度检验点。设置好的控制点需要登记在服务器内，当然，也可以在服务器内设置控制点后，在社区内进行对应位置的内容布置。

S112、设置三维社区模型的精度。

在本实施例中，三维社区模型的精度是指生成的三维社区模型的精度阈值，最终生成的三维社区模型精度需要在该设定精度的误差范围内。

依据社区可视化设计成果要求、后期模型应用需求以及社区倾斜摄影三维建模项目周期等确定成果模型的精度，计算公式

S113、根据所述具体任务确定无人机的飞行航线。

在本实施例中，飞航路线是指无人机在执行倾斜摄影测量的具体任务时所飞行的路径。

具体地，综合考虑待测社区的地理位置、航线走向、精度要求、起飞点、降落点、迫降点、飞行时间等因素，计算出飞行高度、飞行速度、拍照间隔、飞行轨迹等具体执行参数，根据具体执行参数构建无人机的飞行航线。

S114、设置航向重叠率以及旁向重叠率。

在本实施例中，航线重叠度是指相邻两张影像数据的重叠度，旁向重叠度为飞机沿航线摄影时，相邻航线之间所保持的影像重叠程度。其中航向重叠率在70％-80％；旁向重叠率在70％-80％。

航线按照拍摄区域走向直线方法布设，确保与拍摄区域边界线平行的首末航线镜头获得测区有效影像；航向覆盖超出拍摄区域边界线至少3条基线。

S120、获取无人机根据所述飞行航线飞行时所获取社区的影像数据以及无人机飞行过程中的位置和姿态信息。

在本实施例中，在获取社区的影像数据过程中，需要搭建以下硬件，配合无人机获取相关的影像数据，包括固定支架及固定在支架上的一个垂直和四个倾斜的摄像头，用于同步采集影像，一个垂直为下视摄像头，四个倾斜分别为一个左视、一个右视、一个前视和一个后视摄像头。所述下视倾斜镜头与四个倾斜镜头分别在前、后、左、右四个方向上成45度夹角。并同时获取五个视角影像曝光点坐标数据、相机参数以及相机之间的相对位置关系描述文档，所述五个视角摄像头采用民用全画幅相机，加装有电子快门和电源接口，从而快速获取社区航摄影像，并降低倾斜摄影航摄设备的成本。

另外，本实施例中，无人机是线路飞行航摄的承载平台，是整个系统作业安全性的最重要保证。根据静态设备参数和实际飞行测试报告等已装备的主流无人机平台中，选择最适宜的倾斜摄影测量设备搭载飞行平台；如果已装备型号无法满足系统需要，则需论证确定可以用于执行实际作业社区的可选机型。

结合上述选取的无人机性能特征，根据主流倾斜摄影测量设备的性能参数，选取对应的倾斜摄影测量设备系统。倾斜摄影测量设备决定着系统数据获取的核心能力，其获取的三维数据是与其它可见光采集设备所采集的数据有着本质区别。需考虑社区环境条件、建筑物高度特征、作业社区复杂度等实际情况。

无人机倾斜摄影测量过程中所记录的位置和姿态信息是分别采用GPS模块和IMU模块获取的。

操作和控制无人机按照规划的航线执行航摄任务，对测量的社区进行航摄影像采集，在本实施例中，将多视角下的影像数据结合无人机的位置和姿态信息，以及每幅影像的外方位元素数据，在多视角影像上进行同名点自动识别与匹配，获取密集特征点云数据，密集特征点云数据可以用于后续三维社区模型的点云图的生成。

具体地，控制无人机根据所述飞行航线飞行，以获取社区的影像数据的具体流程如下：无人机航拍移动，记录空间坐标系；目标图像预采集，记录目标角度；依据飞行航线要求及当前所处的空间坐标系、目标角度判断是否需要调整飞行姿态和角度；若需要调整飞行姿态和角度，则执行所述无人机航拍移动，记录空间坐标系；若不需要调整飞行姿态和角度，则进行目标图像采集；记录实时的空间坐标、目标角度；进行倾斜摄影、垂直摄影，采集航摄影像，同时拍摄地面的控制点影像，对采集的目标图像存储，由此构成影像数据；重复上述操作直至既定航摄的区域和控制点信息均需采集完毕。

在本实施例中，无人机根据所述飞行航线飞行时所获取社区的影像数据以及无人机飞行过程中的位置和姿态信息会经过数据传输以及回传至地面控制设备，再由地面控制设备上传至服务器。

S130、根据所述影像数据、位置以及姿态信息构建三维社区模型。

在本实施例中，三维社区模型是指社区的三维模型。

具体地，利用Smart3D三维建模技术对所述影像数据、位置以及姿态信息进行处理，以生成三维社区模型。

在一实施例中，请参阅图4，上述的利用Smart3D三维建模技术对所述影像数据、位置以及姿态信息进行处理，以生成三维社区模型，可包括步骤S131～S137。

S131、创建新项目，并选择对应的保存路径。

在本实施例中，服务器会启动Smart3D Master软件，创建一个新项目并命名，再为新项目选择一个保存路径，并保存该保存路径。

S132、在所述新项目内新建一个空区块，并导入所述影像数据至所述空区块内。

具体地，新建一个空区块，在空区块中自行导入影像数据，在导入的影像数据中，服务器会自动读取无人机上的相机的传感器横边尺寸以及镜头焦距信息，在确认传感器尺寸与焦距信息完整后导入对应的影像数据。

S133、对所述影像数据进行全自动空中三角测量，以得到测量结果。

在本实施例中，测量结果是指三角测量所得的测量数据。

具体地，控制点的相关影像数据进行关联，实现全自动联合空中三角测量，需要在空中三角测量运算前将控制点与影像进行关联操作。在导入影像数据并读取预设置的参数后，便可进行三角测量。

全自动空中三角测量算法，仅需要输入影像列表和控制点信息即可完成全自动处理流程，从而避免了繁琐、低效的立体重建过程。算法通过影像数据中的图像对的筛选后，直接进入到符合严密共线条件的整体区域网平差流程，其计算过程简单、高效，利于计算机操作实施。

S134、对所述测量结果利用多视影像密集匹配方法生成数字地表模型。

在本实施例中，数字地表模型是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型。

利用多视影像密集匹配方法能够生成高精度、高分辨率的数字地表模型，该数字地表模型能够表达地形的起伏变化。

S135、根据所述数字地表模型构建三维TIN模型。

在本实施例中，三维TIN模型是指由点生成的且每个点具有一个反映高程值的连续型实数值的三维模型。

在一实施例中，请参阅图5，上述的步骤S135可包括步骤S1351～S1352。

S1351、根据所述数字地表模型生成点云图，并对出现点云匹配错误的内容进行修正；

S1352、对修正后的点云图构建三维TIN模型。

由于航拍视角被遮挡，大型复杂的建筑物、拥有玻璃墙面的建筑物出现漏洞的情况需要优化；道路、桥梁、水面、绿植、灯杆等独立物体需要优化；影像纹理特征不明显、狭窄、阴暗处等区域会出现点云匹配错误的情况需要修正；特殊需要单独建模的建筑物、构筑物可进行实地三维激光扫描建模，再利用贴图软件内业贴图制作。

三维激光扫描建模是利用激光扫描仪在同一空间参考系下获取需要单独建模表面每个采样点的空间坐标，得到的是一系列表达目标空间分布和目标表面特性的海量点的集合，这个点集合就称之为激光点云。

激光扫描仪与多镜头组合型全景相机一起移动，且两者之间的相对位置固定不变，激光扫描仪对路面连续扫描。利用激光点云来确定两组相邻原始图像之间的摄影比例尺，扫描仪的扫描方向为基本从上朝下，从而扫描到路面。

需要单独建模的建筑物、构筑物可进行实地三维激光扫描建模，空间分辨率，点位精度，表面法向量等。通过该方法可以去除两两距离较小即拍摄距离不合理或者静止的图像即没有移动且在同一地点拍摄了两次。

本实施例的点云图除了基于数字地表模型生成之外，还可以对一些特殊的未生成的建筑物采用激光扫描的方式生成对应的点云，以确保点云图的完整性。

S136、根据所述三维TIN模型构建三维社区模型。

具体地，对所述三维TIN模型进行影像真实纹理的映射，以得到三维社区模型。

S137、对所述三维社区模型进行精度检测。

对于三维社区模型的精度检测，一般需要计算平面点位中误差以及高程点位中误差，平面点位中误差为

平面点中误差和高程点位中误差需满足1：500、1：1000、1：2000以及外业数字测图技术规程(GB14912-2005)要求。

通过无人机倾斜摄影测量技术对社区及周边区域进行摄影测量，建立仿真三维模型，立体表达社区建筑物、构筑物、道路等的实际情况，简单、经济、高效地实现社区精细化管理。基于无人机倾斜摄影测量技术实现城市社区三维建模方法突破传统基于平面图示的维度，让社区管理者、运营者能从多维视角观察社区景观风貌，更清楚地展现社区的智慧治理，实现社区微尺度空间的立体表达和精细管理。采用无人机平台倾斜摄影，数据获取简单，受外界环境影响较少。能获得多个视点影像，影像效果真实，影像分辨率高、重叠度大、清晰度高，拍摄光照条件好，能够清晰显示建筑物纹理，地物遮挡现象较少，建成的社区三维模型效果好。Smart3D三维建模技术为全自动进行三维模型建立的软件，没有太多的人工干预，制造周期较短、技术难度较小，能快速普及微尺度社区空间可视化的信息瓶颈。

上述的三维社区建模方法，通过采用无人机倾斜摄影测量技术采集社区的影像数据，结合无人机飞行过程中的位置和姿态信息，利用Smart3D三维建模技术构建三维社区模型，无人机倾斜摄影测量技术进而实现较为简单地采集数据，能获得多个视点影像，影像效果真实，采用Smart3D三维建模技术构建三维社区模型的制作周期短、成本费用低且技术难度小。

图6是本发明实施例提供的一种三维社区建模装置300的示意性框图。如图6所示，对应于以上三维社区建模方法，本发明还提供一种三维社区建模装置300。该三维社区建模装置300包括用于执行上述三维社区建模方法的单元，该装置可以被配置于服务器中。具体地，请参阅图6，该三维社区建模装置300包括任务确定单元301、数据获取单元302以及构建单元303。

任务确定单元301，用于确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设计无人机的飞行航线和选取控制点；数据获取单元302，用于获取无人机根据所述飞行航线飞行时所获取社区的影像数据以及无人机飞行过程中的位置和姿态信息；构建单元303，用于根据所述影像数据、位置以及姿态信息构建三维社区模型。

在一实施例中，如图7所示，所述任务确定单元301包括控制点设置子单元3011、精度设置子单元3012、航线确定子单元3013以及重叠率设置子单元3014。

控制点设置子单元3011，用于确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设置控制点；精度设置子单元3012，用于设置三维社区模型的精度；航线确定子单元3013，用于飞行根据所述具体任务确定无人机的飞行航线；重叠率设置子单元3014，用于设置航向重叠率以及旁向重叠率。

在一实施例中，所述构建单元303，用于利用Smart3D三维建模技术对所述影像数据、位置以及姿态信息进行处理，以生成三维社区模型。

在一实施例中，如图8所示，所述构建单元303包括项目创建子单元3031、区块创建子单元3032、三角测量子单元3033、地表模型生成子单元3034、TIN模型生成子单元3035、社区模型生成子单元3036以及精度检测子单元3037。

项目创建子单元3031，用于创建新项目，并选择对应的保存路径；区块创建子单元3032，用于在所述新项目内新建一个空区块，并导入所述影像数据至所述空区块内；三角测量子单元3033，用于对所述影像数据进行全自动空中三角测量，以得到测量结果；地表模型生成子单元3034，用于对所述测量结果利用多视影像密集匹配方法生成数字地表模型；TIN模型生成子单元3035，用于根据所述数字地表模型构建三维TIN模型；社区模型生成子单元3036，用于根据所述三维TIN模型构建三维社区模型，具体地，对所述三维TIN模型进行影像真实纹理的映射，以得到三维社区模型。精度检测子单元3037，用于对所述三维社区模型进行精度检测。

在一实施例中，如图9所示，所述TIN模型生成子单元3035包括点云图生成模块30351以及TIN模型构建模块30352。

点云图生成模块30351，用于根据所述数字地表模型生成点云图，并对出现点云匹配错误的内容进行修正；TIN模型构建模块30352，用于对修正后的点云图构建三维TIN模型。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述三维社区建模装置300和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。

上述三维社区建模装置300可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图10所示的计算机设备上运行。

请参阅图10，图10是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是服务器，其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。

参阅图10，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。

该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种三维社区建模方法。

该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。

该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种三维社区建模方法。

该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现如下步骤：

确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设计无人机的飞行航线和选取控制点；获取无人机根据所述飞行航线飞行时所获取社区的影像数据以及无人机飞行过程中的位置和姿态信息；根据所述影像数据、位置以及姿态信息构建三维社区模型。

在一实施例中，处理器502在实现所述确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设计无人机的飞行航线和选取控制点步骤时，具体实现如下步骤：

确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设置控制点；设置三维社区模型的精度；根据所述具体任务确定无人机的飞行航线；设置航向重叠率以及旁向重叠率。

在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述影像数据、位置以及姿态信息构建三维社区模型步骤时，具体实现如下步骤：

利用Smart3D三维建模技术对所述影像数据、位置以及姿态信息进行处理，以生成三维社区模型。

在一实施例中，处理器502在实现所述利用Smart3D三维建模技术对所述影像数据、位置以及姿态信息进行处理，以生成三维社区模型步骤时，具体实现如下步骤：

创建新项目，并选择对应的保存路径；在所述新项目内新建一个空区块，并导入所述影像数据至所述空区块内；对所述影像数据进行全自动空中三角测量，以得到测量结果；对所述测量结果利用多视影像密集匹配方法生成数字地表模型；根据所述数字地表模型构建三维TIN模型；根据所述三维TIN模型构建三维社区模型。

在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述三维TIN模型构建三维社区模型步骤之后，还实现如下步骤：

对所述三维社区模型进行精度检测。

在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述数字地表模型构建三维TIN模型步骤时，具体实现如下步骤：

根据所述数字地表模型生成点云图，并对出现点云匹配错误的内容进行修正；对修正后的点云图构建三维TIN模型。

在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述三维TIN模型构建三维社区模步骤时，具体实现如下步骤：

对所述三维TIN模型进行影像真实纹理的映射，以得到三维社区模型。

应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。

因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中该计算机程序被处理器执行时使处理器执行如下步骤：

确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设计无人机的飞行航线和选取控制点；获取无人机根据所述飞行航线飞行时所获取社区的影像数据以及无人机飞行过程中的位置和姿态信息；根据所述影像数据、位置以及姿态信息构建三维社区模型。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设计无人机的飞行航线和选取控制点步骤时，具体实现如下步骤：

确定无人机倾斜摄影测量的具体任务，并根据所述具体任务设置控制点；设置三维社区模型的精度；根据所述具体任务确定无人机的飞行航线；设置航向重叠率以及旁向重叠率。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述影像数据、位置以及姿态信息构建三维社区模型步骤时，具体实现如下步骤：

利用Smart3D三维建模技术对所述影像数据、位置以及姿态信息进行处理，以生成三维社区模型。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述利用Smart3D三维建模技术对所述影像数据、位置以及姿态信息进行处理，以生成三维社区模型步骤时，具体实现如下步骤：

创建新项目，并选择对应的保存路径；在所述新项目内新建一个空区块，并导入所述影像数据至所述空区块内；对所述影像数据进行全自动空中三角测量，以得到测量结果；对所述测量结果利用多视影像密集匹配方法生成数字地表模型；根据所述数字地表模型构建三维TIN模型；根据所述三维TIN模型构建三维社区模型。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述三维TIN模型构建三维社区模型步骤之后，还实现如下步骤：

对所述三维社区模型进行精度检测。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述数字地表模型构建三维TIN模型步骤时，具体实现如下步骤：

根据所述数字地表模型生成点云图，并对出现点云匹配错误的内容进行修正；对修正后的点云图构建三维TIN模型。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述三维TIN模型构建三维社区模型步骤时，具体实现如下步骤：

对所述三维TIN模型进行影像真实纹理的映射，以得到三维社区模型。

所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。

该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。