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申请/专利权人：成都国星宇航科技股份有限公司

摘要：本申请公开了一种利用建筑立面影像生成建筑模型的方法及设备，涉及模型生成技术领域，旨在解决现有技术中存在的建筑模型生成精度不足的技术问题。所述方法包括：获取目标建筑的立面影像；对目标建筑的立面影像进行图像矫正处理，获得正视图像；将正视图像输入至已训练完成的YOLOv8深度学习网络模型中，以获得初始建筑结构信息；对初始建筑结构信息进行规范化处理，获得目标建筑结构信息；基于目标建筑结构信息，获得多个相匹配的3D部件模型；将目标建筑的正视图像输入至已训练完成的U‑net网络模型中，以获得建筑材质信息；采用自动化脚本对多个相匹配的3D部件模型和建筑材质信息进行自动化拼装处理，获得目标建筑模型。

主权项：1.一种利用建筑立面影像生成建筑模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标建筑的立面影像；对所述目标建筑的立面影像进行图像矫正处理，获得正视图像；将所述正视图像输入至已训练完成的YOLOv8深度学习网络模型中，以获得初始建筑结构信息；对所述初始建筑结构信息进行规范化处理，获得目标建筑结构信息；基于目标建筑结构信息，获得多个相匹配的3D部件模型；其中，所述将所述正视图像输入至已训练完成的YOLOv8深度学习网络模型中，以获得初始建筑结构信息的步骤，包括：将所述正视图像输入至已训练完成的YOLOv8深度学习网络模型中，以获得第一建筑结构信息；将所述第一建筑结构信息进行非极大值抑制处理，获得初始建筑结构信息；所述初始建筑结构信息的置信度值大于预设置信度值；其中，所述基于目标建筑结构信息，获得多个相匹配的3D部件模型的步骤，包括：获取目标Siamese网络；其中，所述目标Siamese网络包括第一子网络和第二子网络；所述第一子网络和所述第二子网络共享相同的权重值；将所述目标建筑结构信息输入至所述第一子网络，将预设3D部件模型集输入至所述第二子网络，以使得所述目标Siamese网络输出相匹配的3D部件模型；将所述目标建筑的正视图像输入至已训练完成的U-net网络模型中，以获得建筑材质信息；采用自动化脚本对多个所述相匹配的3D部件模型和所述建筑材质信息进行自动化拼装处理，获得目标建筑模型。

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