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龙图腾网获悉广州市城市规划勘测设计研究院申请的专利一种实景三维模型的分类方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116310533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310212906.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种实景三维模型的分类方法、装置及设备是由戴志胜;柳翠明;陈可蕴;李奇;龙奇勇;王鹏飞;胡昌华设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实景三维模型的分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种实景三维模型的分类方法、装置及设备，方法包括：利用二维倾斜影像分类模型确定每个二维倾斜影像的若干建筑物像点和非建筑物像点；对每个二维倾斜影像进行空三解算以获得外方位元素，并进行多视影像密集匹配，获得实景三维模型；计算每个三角面片顶点的最大遮蔽角；根据外方位元素将每个三角面片顶点转换为在每个二维倾斜影像的投影像点，然后确定每个三角面片顶点指向所对应的投影像点的方向向量并计算与地面之间的高度角，获取若干目标可见倾斜影像；根据投影像点在每个目标可见倾斜影像中的像点类别，结合在每个目标可见倾斜影像中所对应的高度角，实现实景三维模型分类。本发明能够提高实景三维模型的分类效率，且分类精度高。

本发明授权一种实景三维模型的分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种实景三维模型的分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 利用预设的二维倾斜影像分类模型对输入的若干二维倾斜影像进行像点分类，确定每个所述二维倾斜影像中的若干建筑物像点和非建筑物像点； 对每个所述二维倾斜影像进行空中三角测量解算，获得每个所述二维倾斜影像的外方位元素； 对每个所述二维倾斜影像进行多视影像密集匹配，获得若干影像匹配点云，并根据所述若干影像匹配点云，获得实景三维模型； 基于所述实景三维模型的每个三角面片顶点的坐标信息，计算所述实景三维模型的每个三角面片顶点所对应的最大遮蔽角； 根据每个所述二维倾斜影像的外方位元素，将所述实景三维模型的每个三角面片顶点的坐标信息转换为在每个所述二维倾斜影像的投影像点坐标； 根据所述实景三维模型的每个三角面片顶点的坐标信息和投影像点坐标，确定每个三角面片顶点指向每个三角面片顶点所对应的投影像点的方向向量，并计算每个方向向量与地面之间的高度角； 根据每个三角面片顶点所对应的最大遮蔽角和高度角，确定每个三角面片顶点所对应的满足预设高度角要求的若干目标可见倾斜影像；其中，所述目标可见倾斜影像为若干所述二维倾斜影像中的其中一个； 根据每个三角面片顶点所对应的每个所述目标可见倾斜影像中的若干建筑物像点和非建筑物像点，确定每个三角面片顶点所对应的投影像点在每个所述目标可见倾斜影像中的像点类别； 根据每个三角面片顶点所对应的投影像点在每个所述目标可见倾斜影像中的像点类别、每个三角面片顶点在每个所述目标可见倾斜影像中所对应的高度角，确定所述实景三维模型的每个三角面片顶点的类别； 其中，所述根据每个三角面片顶点所对应的投影像点在每个所述目标可见倾斜影像中的像点类别、每个三角面片顶点在每个所述目标可见倾斜影像中所对应的高度角，确定所述实景三维模型的每个三角面片顶点的类别，具体包括如下步骤： 根据每个三角面片顶点在每个所述目标可见倾斜影像中所对应的高度角，计算每个所述高度角所对应的权重值； 根据每个所述高度角所对应的权重值、每个三角面片顶点所对应的投影像点在每个所述目标可见倾斜影像中的像点类别、所述建筑物像点所对应的预设赋值、所述非建筑物像点所对应的预设赋值，对每个三角面片顶点所对应的像点类别进行分类投票计算，获得每个三角面片顶点所对应的分类投票结果； 根据所述分类投票结果，确定所述实景三维模型的每个三角面片顶点的类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州市城市规划勘测设计研究院，其通讯地址为：510030 广东省广州市越秀区建设大马路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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