本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种变电站bim三维图像特征的分类方法。
背景技术：
对于bim(建筑信息模型，buildinginformationmodeling)三维技术在建筑和工程设计中广泛应用。针对项目，目标是为了基于运维需求，提出电气一次设备建模深度要求，并对关键设备建模。进一步，打造数字孪生的辅控运维管理现场设备全生命周期进行技术研究，实现所有电子化移交对象在三维空间的逐一确认。把安装调试信息及运行历史数据等信息赋予三维模型中搭建数据库。对基建过程中设备安装起到指导作用，提供运输方案策划，安装过程模拟等功能，加快基建过程实施。
特别是为了后面的对基建过程中设备安装起到指导作用，提供运输方案策划，安装过程模拟等功能，加快基建过程实施。有需要对bim(建筑信息模型，buildinginformationmodeling)三维模型的里面属性进行分类和确认，分辨出来的模块可用处计算机的进一步处理，譬如估算工程量，造价，建模，确认，对接各种计算机运算，进行数字化并存入计算机的数据库等。
对bim(建筑信息模型，buildinginformationmodeling)三维模型的里面属性进行分类和确认，分辨出来的模块可用处计算机的进一步处理，譬如估算工程量，造价，建模，确认，对接各种计算机运算，进行数字化并存入计算机的数据库等。这个工作多采用人工的方式，是非常巨大的工作量，急需计算机的方法可以把三维图像的模块属性采用计算机的方式的分辨出来。
技术实现要素：
本发明的目的在于，提出一种变电站bim三维图像特征的分类方法，解决现有方法采用人工的方式，工作量巨大，浪费资源和成本的技术问题。
一方面，提供一种变电站bim三维图像特征的分类方法，包括以下步骤：
步骤s1，获取目标变电站bim三维图像，随机从多个角度截取所述目标变电站bim三维图像的视图，生成所述目标变电站bim图像的多个二维视图；
步骤s2，根据预设的变电站bim模型对所述多个二维视图的进行训练，识别所述多个二维视图的特征值；并根据所述特征值对所述多个二维视图进行分区，生成分区结果；以及，根据预设的编号顺序对所述分区结果进行编号；其中，所述预设的编号顺序包括从上到下或从左到右；
步骤s3，获取所述分区结果的编号，将相同编号的多个二维视图与所述目标变电站bim图像进行匹配，将匹配成功的区域作为一个特征分区，并获取所述目标变电站bim图像上匹配的所有特征分区；
步骤s4，识别所述目标变电站bim图像上所有的特征分区的类型信息、属性信息及连接关系；将具有相同类型、相同属性及相互连接的特征分区合并成一个图像特征，作为变电站bim三维图像特征值；并对所有变电站bim三维图像特征值进行标记存入数据库。
优选地，所述预设的变电站bim模型包括：相互连接的第一层计算单元、第二层计算单元、第三层计算单元及第四层计算单元；
所述目标变电站bim模型将其中含有颜色信息的图像转换为灰度，并按照预设比例创建至少十个图像金字塔，将所述图像金字塔作为输入量进行训练，生成所述第二层计算单元描述符；其中，所述图像金字塔的每个因子比相邻因子小21/4。
优选地，所述第一层计算单元包括：
一组方向不同但大小相同的带通滤波器，用以对输入的图像短时在频域内不同尺度、不同方向上提取的特征；
其中，带通滤波器通过以下公式表示：
x＝xcosθ ysinθ，y＝-xsinθ ycosθ
其中，g表示带通滤波器；x表示带通滤波器x轴的方向参数；y表示带通滤波器y轴的方向参数；x表示输入的图像的像素值；y表示输入的图像的像素值。
优选地，所述第三层计算单元获取不同尺度、不同方向上提取的特征，将所述提取的特征作为输入量通过预设的训练模型生成原型块；其中，所述原型块从所述第三层计算单元的训练结果中随机抽取。
优选地，所述第二层计算单元获取所述原型块并与预先存储的原型进行比较，生成所述三层计算单元与所述原型块的响应度，作为所述第二层计算单元的响应量。
优选地，所述原型块并与预先存储的原型进行比较通过以下公式进行比较：
其中，标准偏差σ设置为1；标准化因子α＝(n/4)2；n表示对应于不同的面片大小，取值为4、8、12或16；x表示第三层计算单元；p表示原型块；r表示第三层计算单元对原型块的响应度。
优选地，所述第二层计算单元获取所有尺度和位置上的响应量，取全局最大的响应量作为所述多个二维视图的特征值。
优选地，所述步骤s3还包括：当相同编号的多个二维视图与所述目标变电站bim图像匹配不成功时，重复将同编号的多个二维视图与所述目标变电站bim图像匹配，直到匹配次数达到预设的匹配上限，则调取其他编号的多个二维视图与所述目标变电站bim图像匹配。
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
本发明提供的变电站bim三维图像特征的分类方法，针对变电站的bim三维图像进行对图像里面的模块进行分类，找出所在图像的属性，或者同属某个模块，譬如通识别出哪些是线路，哪些是设备，哪些是高压塔的钢铁框架等。再结合每个属性及其特征；进而将二维的图像与三维模型技术结合，寻找特征点匹配和三维坐标变化关系，进而获取具有材料属性的三维全景数据模型；实现数字模型与物联感知设备的高度集成，替代人工识别和分类的方式，减少工作量，有效节约资源和成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例中一种变电站bim三维图像特征的分类方法的主流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明提供的一种变电站bim三维图像特征的分类方法的一个实施例的示意图。在该实施例中，所述方法包括以下步骤：
步骤s1，获取目标变电站bim三维图像，随机从多个角度截取所述目标变电站bim三维图像的视图，生成所述目标变电站bim图像的多个二维视图；
步骤s2，根据预设的变电站bim模型对所述多个二维视图的进行训练，识别所述多个二维视图的特征值；并根据所述特征值对所述多个二维视图进行分区，生成分区结果；以及，根据预设的编号顺序对所述分区结果进行编号；其中，所述预设的编号顺序包括从上到下或从左到右；可以理解的是，对多张不同角度的二维视图进行处理，分辨出不同的范围区域，按顺序(从上到下，从左到右)对范围区域标上编号。
具体实施例中，所述预设的变电站bim模型包括：相互连接的第一层计算单元、第二层计算单元、第三层计算单元及第四层计算单元；
所述目标变电站bim模型将其中含有颜色信息的图像转换为灰度，并按照预设比例创建至少十个图像金字塔，将所述图像金字塔作为输入量进行训练，生成所述第二层计算单元描述符；其中，所述图像金字塔的每个因子比相邻因子小21/4。可以理解的是，bim模型由四层计算单元组成：两个s单元(s1、s2；第一层计算单元、第二层计算单元)和两个c单元(c1、c2；第三层计算单元、第四层计算单元)。每个包含颜色信息的图像都将转换为灰度。然后创建10个比例的图像金字塔，每个因子比旁边的因子小21/4。金字塔将进入随后的四层bim模型，最终形成c2描述符。
具体地，所述第一层计算单元包括：一组方向不同但大小相同的带通滤波器，用以对输入的图像短时在频域内不同尺度、不同方向上提取的特征；
其中，带通滤波器通过以下公式表示：
x＝xcosθ ysinθ，y＝-xsinθ ycosθ
其中，g表示带通滤波器；x表示带通滤波器x轴的方向参数；y表示带通滤波器y轴的方向参数；x表示输入的图像的像素值；y表示输入的图像的像素值。
像素x对特定滤波器g的响应由以下公式给出：
因此，得到了10层s1金字塔，每个层有4个不同的方向。
再具体地，所述第三层计算单元获取不同尺度、不同方向上提取的特征，将所述提取的特征作为输入量通过预设的训练模型生成原型块；其中，所述原型块从所述第三层计算单元的训练结果中随机抽取。可以理解的是，对于每个图像，c1单元是在同一方向的邻近s1单元上进行最大池运算后获得的，然后在更大的局部区域上获得。由于s1的金字塔结构，使用相同的3dmax滤波器，其位置为10×10个单位，深度为2个单位。最后的c1单元通过使用10号单元网格进行子采样s1地图计算，单元网格的位置步长为5，但比例仅为1，位置和比例的采样重叠因子均为2。
所述第二层计算单元获取所述原型块并与预先存储的原型进行比较，生成所述三层计算单元与所述原型块的响应度，作为所述第二层计算单元的响应量；所述原型块并与预先存储的原型进行比较通过以下公式进行比较：
其中，标准偏差σ设置为1；标准化因子α＝(n/4)2；n表示对应于不同的面片大小，取值为4、8、12或16；x表示第三层计算单元；p表示原型块；r表示第三层计算单元对原型块的响应度。
可以理解的是，在s2层计算之前，需要在训练过程中学习代表典型模式的原型块。原型从训练图像的c1单元中随机抽取，位置和比例都是随机的。该贴片有4种不同的尺寸：4×4、8×8、12×12和16×16。由于原型是从未分割的图像中随机学习的，许多原型实际上不会击中感兴趣的对象，而其他一些可能对分类任务没有用处。在s2层中，输入c1单元与存储的原型进行比较，如等式(下图)。如果我们有n个存储的原型，s2金字塔是通过计算所有位置和比例的n次生成的。本质上，该过程以遍历的方式计算每个原型与c1单元的匹配。当原型与c1单元在某一位置和尺度上匹配较好时，s2层响应较强。
所述第二层计算单元获取所有尺度和位置上的响应量，取全局最大的响应量作为所述多个二维视图的特征值。可以理解的是，最后的位移和尺度不变的c2响应是通过在整个s2晶格的所有尺度和位置上取全局最大值来计算的。只保留最佳匹配的值，而丢弃其余的。结果是n个值的c2向量。结合色直方图和边缘方向直方图既可以判断出bim三维图形中有些特征的属性，进而分辨出来。
步骤s3，获取所述分区结果的编号，将相同编号的多个二维视图与所述目标变电站bim图像进行匹配，将匹配成功的区域作为一个特征分区，并获取所述目标变电站bim图像上匹配的所有特征分区；可以理解的是，对于多张视图，根据相同版号的模块，匹配并且在bim三维上划分出范围，使之为三维视图的图像特征区分。
步骤s4，识别所述目标变电站bim图像上所有的特征分区的类型信息、属性信息及连接关系；将具有相同类型、相同属性及相互连接的特征分区合并成一个图像特征，作为变电站bim三维图像特征值；并对所有变电站bim三维图像特征值进行标记存入数据库。可以理解的是，根据同类型的、同属性的、同连接的特征分区需要合并成一个。使之更加完善，譬如一条电线，把同属一整条的判断并合并在一起。
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
本发明提供的变电站bim三维图像特征的分类方法，针对变电站的bim三维图像进行对图像里面的模块进行分类，找出所在图像的属性，或者同属某个模块，譬如通识别出哪些是线路，哪些是设备，哪些是高压塔的钢铁框架等。再结合每个属性及其特征；进而将二维的图像与三维模型技术结合，寻找特征点匹配和三维坐标变化关系，进而获取具有材料属性的三维全景数据模型；实现数字模型与物联感知设备的高度集成，替代人工识别和分类的方式，减少工作量，有效节约资源和成本。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
1.一种变电站bim三维图像特征的分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤s1，获取目标变电站bim三维图像，随机从多个角度截取所述目标变电站bim三维图像的视图，生成所述目标变电站bim图像的多个二维视图；
步骤s2，根据预设的变电站bim模型对所述多个二维视图的进行训练，识别所述多个二维视图的特征值；并根据所述特征值对所述多个二维视图进行分区，生成分区结果；以及，根据预设的编号顺序对所述分区结果进行编号；其中，所述预设的编号顺序包括从上到下或从左到右；
步骤s3，获取所述分区结果的编号，将相同编号的多个二维视图与所述目标变电站bim图像进行匹配，将匹配成功的区域作为一个特征分区，并获取所述目标变电站bim图像上匹配的所有特征分区；
步骤s4，识别所述目标变电站bim图像上所有的特征分区的类型信息、属性信息及连接关系；将具有相同类型、相同属性及相互连接的特征分区合并成一个图像特征，作为变电站bim三维图像特征值；并对所有变电站bim三维图像特征值进行标记存入数据库。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的变电站bim模型包括：相互连接的第一层计算单元、第二层计算单元、第三层计算单元及第四层计算单元；
所述目标变电站bim模型将其中含有颜色信息的图像转换为灰度，并按照预设比例创建至少十个图像金字塔，将所述图像金字塔作为输入量进行训练，生成所述第二层计算单元描述符；其中，所述图像金字塔的每个因子比相邻因子小21/4。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一层计算单元包括：
一组方向不同但大小相同的带通滤波器，用以对输入的图像短时在频域内不同尺度、不同方向上提取的特征；
其中，带通滤波器通过以下公式表示：
x＝xcosθ ysinθ，y＝-xsinθ ycosθ
其中，g表示带通滤波器；x表示带通滤波器x轴的方向参数；y表示带通滤波器y轴的方向参数；x表示输入的图像的像素值；y表示输入的图像的像素值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第三层计算单元获取不同尺度、不同方向上提取的特征，将所述提取的特征作为输入量通过预设的训练模型生成原型块；其中，所述原型块从所述第三层计算单元的训练结果中随机抽取。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二层计算单元获取所述原型块并与预先存储的原型进行比较，生成所述三层计算单元与所述原型块的响应度，作为所述第二层计算单元的响应量。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述原型块并与预先存储的原型进行比较通过以下公式进行比较：
其中，标准偏差σ设置为1；标准化因子α＝(n/4)2；n表示对应于不同的面片大小，取值为4、8、12或16；x表示第三层计算单元；p表示原型块；r表示第三层计算单元对原型块的响应度。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二层计算单元获取所有尺度和位置上的响应量，取全局最大的响应量作为所述多个二维视图的特征值。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤s3还包括：
当相同编号的多个二维视图与所述目标变电站bim图像匹配不成功时，重复将同编号的多个二维视图与所述目标变电站bim图像匹配，直到匹配次数达到预设的匹配上限，则调取其他编号的多个二维视图与所述目标变电站bim图像匹配。
技术总结