西藏地区典型居住建筑布局优化设计方法及其系统

本技术涉及图像模型优化，更具体地说，本技术涉及西藏地区典型居住建筑布局优化设计方法及其系统。

背景技术：

1、图像模型优化技术广泛应用于工程设计、建筑规划、地理信息系统等领域，其核心在于通过对图像数据的采集、处理、分析和优化建模，生成更为精确的图像模型，提升设计的适用性和效率。然而，现有技术在复杂地形环境中，例如高原地区，通常存在数据采集误差、噪声干扰以及模型构建能力不足等问题。

2、西藏地区典型居住建筑的布局设计需要综合考虑高原特殊环境因素，可结合数字孪生技术完成西藏地区典型居住建筑的优化设计，然而，现有技术在西藏地区典型居住建筑布局优化设计中，因复杂地形导致的点云数据几何失真未能有效解决，且缺乏针对性的轮廓误差建模和补偿机制，难以充分融合地形特征、建筑轮廓及文化风貌，限制了整体优化效果，因此，如何对西藏地区典型居住建筑在布局设计过程中的轮廓误差进行建模补偿，以提高布局设计的优化效率已成为业界面临的难题。

技术实现思路

1、本技术提供西藏地区典型居住建筑布局优化设计方法及其系统，可对西藏地区典型居住建筑在布局设计过程中的轮廓误差进行建模补偿，以提高布局设计的优化效率。

2、第一方面，本技术提供西藏地区典型居住建筑布局优化设计方法，所述优化设计方法包括如下步骤：

3、采集西藏地区典型居住建筑在布局设计时的点云图像，得到点云图像集；

4、从所述点云图像集中提取西藏地区典型居住建筑的轮廓角特征，分别对所述点云图像集中的每张点云图像进行滤波处理，进而得到西藏地区典型居住建筑在布局设计时的平滑描述子；

5、根据所述轮廓角特征和所述平滑描述子确定西藏地区典型居住建筑在布局设计时的轮廓补偿因子；

6、对所述点云图像集中的所有点云图像执行特征重建操作，进而得到西藏地区典型居住建筑在布局设计时的特征融合向量，依据所述特征融合向量构建西藏地区典型居住建筑的布局追踪模型；

7、基于所述轮廓补偿因子对所述布局追踪模型进行补偿优化。

8、在本实施例中，通过红外点云服务器采集西藏地区典型居住建筑在布局设计时的点云图像。

9、在本实施例中，所述点云图像集为点云图像组成的集合。

10、在本实施例中，从所述点云图像集中提取西藏地区典型居住建筑的轮廓角特征具体包括：

11、对所述点云图像集中的所有点云图像进行卷积融合，得到西藏地区典型居住建筑的轮廓图；

12、将所述轮廓图进行直方图均衡化，进而从直方图均衡化后的轮廓图中提取西藏地区典型居住建筑的轮廓角特征。

13、在本实施例中，分别对所述点云图像集中的每张点云图像进行滤波处理，进而得到西藏地区典型居住建筑在布局设计时的平滑描述子具体包括：

14、采用维纳滤波分别对所述点云图像集中的每张点云图像进行像素平滑，得到平滑方向和每张点云图像对应的平滑图像；

15、依据所述平滑方向对所有平滑图像进行线性滤波处理，得到西藏地区典型居住建筑在布局设计时的平滑描述子。

16、在本实施例中，根据所述轮廓角特征和所述平滑描述子确定西藏地区典型居住建筑在布局设计时的轮廓补偿因子具体包括：

17、获取西藏地区典型居住建筑的清晰像素轮廓；

18、通过所述轮廓角特征和所述清晰像素轮廓对西藏地区典型居住建筑的布局设计过程进行异源匹配，得到像素匹配误差；

19、基于所述像素匹配误差和所述平滑描述子确定西藏地区典型居住建筑在布局设计时的轮廓补偿因子。

20、在本实施例中，对所述点云图像集中的所有点云图像执行特征重建操作，进而得到西藏地区典型居住建筑在布局设计时的特征融合向量具体包括：

21、从所述点云图像集中提取西藏地区典型居住建筑在布局变化时不同图像特征的变化量；

22、基于所有的变化量对点云图像集中的所有点云图像的图像特征进行强化融合，得到西藏地区典型居住建筑在布局设计时的特征融合向量。

23、在本实施例中，依据所述特征融合向量构建西藏地区典型居住建筑的布局追踪模型具体包括：

24、获取云图像集，进而根据所述云图像集中的点云图像确定跟踪参数；

25、初始化图像模型的定义函数；

26、基于所述特征融合向量、所述跟踪参数和所述定义函数确定西藏地区典型居住建筑的布局追踪模型。

27、在本实施例中，基于所述轮廓补偿因子对所述布局追踪模型进行补偿优化是指根据所述轮廓补偿因子，基于点云配准算法对所述布局追踪模型进行优化配准。

28、第二方面，本技术提供西藏地区典型居住建筑布局优化设计系统，用于执行西藏地区典型居住建筑布局优化设计方法，所述优化设计系统包括：

29、图像采集模块，用于采集西藏地区典型居住建筑在布局设计时的点云图像，得到点云图像集；

30、图像处理模块，用于从所述点云图像集中提取西藏地区典型居住建筑的轮廓角特征，分别对所述点云图像集中的每张点云图像进行滤波处理，进而得到西藏地区典型居住建筑在布局设计时的平滑描述子；

31、所述图像处理模块，还用于根据所述轮廓角特征和所述平滑描述子确定西藏地区典型居住建筑在布局设计时的轮廓补偿因子；

32、模型构建模块，用于对所述点云图像集中的所有点云图像执行特征重建操作，进而得到西藏地区典型居住建筑在布局设计时的特征融合向量，依据所述特征融合向量构建西藏地区典型居住建筑的布局追踪模型。

33、补偿优化模块，用于基于所述轮廓补偿因子对所述布局追踪模型进行补偿优化。

34、本技术公开的实施例提供的技术方案具有以下有益效果：

35、首先，采集西藏地区典型居住建筑在布局设计时的点云图像，得到点云图像集；其次，从所述点云图像集中提取西藏地区典型居住建筑的轮廓角特征，分别对所述点云图像集中的每张点云图像进行滤波处理，进而得到西藏地区典型居住建筑在布局设计时的平滑描述子；接着，根据所述轮廓角特征和所述平滑描述子确定西藏地区典型居住建筑在布局设计时的轮廓补偿因子；然后，对所述点云图像集中的所有点云图像执行特征重建操作，进而得到西藏地区典型居住建筑在布局设计时的特征融合向量，依据所述特征融合向量构建西藏地区典型居住建筑的布局追踪模型；最后，基于所述轮廓补偿因子对所述布局追踪模型进行补偿优化。

36、由此可见本技术中，可通过轮廓补偿因子对布局追踪模型进行补偿优化；首先，通过采集西藏地区典型居住建筑的点云图像，为建筑布局设计提供了直观的原始数据，并在精确捕捉建筑轮廓、地形起伏及空间分布特征方面提供数据来源，从点云图像中提取轮廓角特征，并结合滤波处理生成平滑描述子，能够有效消除采集数据中的噪声和干扰，从而提取出关键的轮廓信息，在地形复杂、高噪声环境下，显著提升了数据的清晰度和可用性；其次，根据轮廓角特征和平滑描述子确定轮廓补偿因子，为后续误差建模提供了核心参数支持，轮廓补偿因子的确定可以量化并修正因地形复杂、点云数据失真等原因引起的轮廓误差，通过对点云图像集进行特征重建操作并生成特征融合向量，基于特征融合向量构建的布局追踪模型能够反映实际场景中的综合特征；最后，基于轮廓补偿因子对布局追踪模型进行补偿优化，通过对轮廓误差的建模修正，有利于提升建筑布局设计的精度，确保设计结果在复杂地形环境下仍能与实际需求高度匹配，并在优化效率上取得显著提升；综上所述，本技术方案可对西藏地区典型居住建筑在布局设计过程中的轮廓误差进行建模补偿，以提高布局设计的优化效率。