光影秀的数据模型构建方法、装置、设备及存储介质

专利名称：光影秀的数据模型构建方法、装置、设备及存储介质

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202410135497.1

专利申请（专利权）人：利亚德智慧科技集团有限公司
权利人地址：广东省深圳市龙华区观澜街道君子布社区观和路6号深圳利亚德LED南方产业园A栋1801

专利发明（设计）人：张宗合,余康

专利摘要：本申请公开了光影秀的数据模型构建方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取实景数据和图片数据；基于实景数据和图片数据构建点阵空间模型；从点阵空间模型中获取目标位置点的第一相对坐标位置；获取卫星导航数据构建卫星导航空间模型；从卫星导航空间模型中获取同一目标位置点的第二相对坐标位置；若目标位置点的第一相对坐标位置和第二相对坐标位置相同，则选取点阵空间模型或卫星导航空间模型作为光影秀的数据模型。本申请能够提高光影秀数据模型的精准度。

主权利要求：
1.一种光影秀的数据模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取实景数据和图片数据；
获取所述实景数据和所述图片数据的所有帧图像；
将所有所述帧图像按照预设像素比例进行一致化处理，得到统一像素比例的多个帧图像；
从多个统一像素比例的所述帧图像中提取像素信息；
将所述像素信息渲染到预设三维点阵空间中，生成点阵数据；
基于所述点阵数据得到所述点阵空间模型；
从所述点阵空间模型中获取目标位置点的第一相对坐标位置；
获取卫星导航数据，所述卫星导航数据包括多颗卫星的位置信息、时间戳信息以及传播时间信息；
将多颗所述卫星的位置信息、所述时间戳信息以及所述传播时间信息进行误差校正；
得到校准后的所述卫星的位置信息、所述时间戳信息以及所述传播时间信息；
利用校准后的所述卫星的位置信息、所述时间戳信息以及所述传播时间信息构建卫星导航空间模型；
从所述卫星导航空间模型中获取同一目标位置点的第二相对坐标位置；
若所述目标位置点的所述第一相对坐标位置和所述第二相对坐标位置相同，则选取所述点阵空间模型或所述卫星导航空间模型作为光影秀的数据模型；
若所述目标位置点的所述第一相对坐标位置和所述第二相对坐标位置不相同，则对所述卫星导航空间模型和所述点阵空间模型均进行优化调校，直到所述卫星导航空间模型和所述点阵空间模型完全匹配；
其中，所述像素信息包括像素颜色深浅值，所述将所述像素信息渲染到预设三维点阵空间中，生成点阵数据，包括：创建点阵数据结构；
判断所述帧图像的像素颜色深浅值是否大于预设标准值；
若所述帧图像的像素颜色深浅值大于等于预设标准值，则采用像素三角在所述点阵数据结构中进行填充；
若所述帧图像的像素颜色深浅值小于预设标准值，则采用像素正方体在所述点阵数据结构中进行填充；
将所述点阵数据结构上填充的数据表示作为点阵数据；
其中，所述从所述点阵空间模型中获取目标位置点的第一相对坐标位置，包括：从所述点阵空间模型中选取一个目标参考点作为原点构建第一空间坐标位置系，得到所有所述点阵数据的第一相对坐标位置；
从所有所述点阵数据的第一相对坐标位置中选取所述目标位置点对应的第一相对坐标位置；
其中，所述从所述卫星导航空间模型中获取同一目标位置点的第二相对坐标位置，包括：从所述卫星导航空间模型中选取同一所述目标参考点作为原点构建第二空间坐标位置系，得到所有所述卫星导航数据的第二相对坐标位置；
从所有所述卫星导航数据的第二相对坐标位置中选取所述目标位置点对应的第二相对坐标位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点阵数据结构上填充的数据表示作为点阵数据之后，所述方法还包括：判断是否存在未对比帧图；
若存在，则循环所述将所述像素信息渲染到预设三维点阵空间中的步骤；
若不存在，则将得到的点阵数据转换为预设格式的点阵数据。
3.一种光影秀的数据模型构建装置，其特征在于，所述光影秀的数据模型构建装置包括用于执行如权利要求1‑2任一项所述方法的单元。
4.一种电子设备，其特征在于，所述电子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如权利要求1‑2中任一项所述的方法。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现如权利要求1‑2中任一项所述的方法。 说明书 : 光影秀的数据模型构建方法、装置、设备及存储介质技术领域[0001] 本申请涉及光影秀数据处理技术领域，特别是涉及光影秀的数据模型构建方法、装置、设备及存储介质。背景技术[0002] 光影秀（Lightshow）是一种通过灯光和投影技术创造出的视觉表演形式。它通过在建筑物、景点、舞台等特定场景上使用灯光、投影仪等设备，将图案、动画、影像等投射在特定的表演区域上，以营造出精彩而独特的视觉效果。[0003] 光影秀所需的数据通常需要在特定的场地或设备上进行采集，例如特定的舞台、灯光设备等。由于场地、设备等资源的限制以及方便制作人员更好地控制和调整光影秀的效果，因此，传统的数据采集方法都比较单一（比如采集卫星影像数据），但是单一的采集方法使得采集的数据不连续，无法有效生成有效的空间数据，即生成的光影秀数据模型不精准。发明内容[0004] 本申请提供了光影秀的数据模型构建方法、装置、设备及存储介质，能够提高光影秀数据模型的精准度。[0005] 第一方面，本申请提供一种光影秀的数据模型构建方法，方法包括：[0006] 获取实景数据和图片数据；[0007] 基于实景数据和图片数据构建点阵空间模型；[0008] 从点阵空间模型中获取目标位置点的第一相对坐标位置；[0009] 获取卫星导航数据构建卫星导航空间模型；[0010] 从卫星导航空间模型中获取同一目标位置点的第二相对坐标位置；[0011] 若目标位置点的第一相对坐标位置和第二相对坐标位置相同，则选取点阵空间模型或卫星导航空间模型作为光影秀的数据模型。[0012] 其进一步的技术方案为，基于实景数据和图片数据构建点阵空间模型，包括：[0013] 获取实景数据和图片数据的所有帧图像；[0014] 将所有帧图像按照预设像素比例进行一致化处理，得到统一像素比例的多个帧图像；[0015] 从多个统一像素比例的帧图像中提取像素信息；[0016] 将像素信息渲染到预设三维点阵空间中，生成点阵数据；[0017] 基于点阵数据得到点阵空间模型。[0018] 其进一步的技术方案为，像素信息包括像素颜色深浅值，将像素信息渲染到预设三维点阵空间中，生成点阵数据，包括：[0019] 创建点阵数据结构；[0020] 判断帧图像的像素颜色深浅值是否大于预设标准值；[0021] 若帧图像的像素颜色深浅值大于等于预设标准值，则采用像素三角在点阵数据结构中进行填充；[0022] 若帧图像的像素颜色深浅值小于预设标准值，则采用像素正方体在点阵数据结构中进行填充；[0023] 将点阵数据结构上填充的数据表示作为点阵数据。[0024] 其进一步的技术方案为，将点阵数据结构上填充的数据表示作为点阵数据之后，方法还包括：[0025] 判断是否存在未对比帧图；[0026] 若存在，则循环将像素信息渲染到预设三维点阵空间中的步骤；[0027] 若不存在，则将得到的点阵数据转换为预设格式的点阵数据。[0028] 其进一步的技术方案为，从点阵空间模型中获取目标位置点的第一相对坐标位置，包括：[0029] 从点阵空间模型中选取一个目标参考点作为原点构建第一空间坐标位置系，得到所有点阵数据的第一相对坐标位置；[0030] 从所有点阵数据的第一相对坐标位置中选取目标位置点对应的第一相对坐标位置。[0031] 其进一步的技术方案为，从卫星导航空间模型中获取同一目标位置点的第二相对坐标位置，包括：[0032] 从卫星导航空间模型中选取同一目标参考点作为原点构建第二空间坐标位置系，得到所有卫星导航数据的第二相对坐标位置；[0033] 从所有卫星导航数据的第二相对坐标位置中选取目标位置点对应的第二相对坐标位置。[0034] 其进一步的技术方案为，卫星导航数据包括多颗卫星的位置信息、时间戳信息以及传播时间信息，获取卫星导航数据构建卫星导航空间模型，包括：[0035] 将多颗卫星的位置信息、时间戳信息以及传播时间信息进行误差校正；得到校准后的卫星的位置信息、时间戳信息以及传播时间信息；[0036] 利用校准后的卫星的位置信息、时间戳信息以及传播时间信息构建卫星导航空间模型。[0037] 第二方面，本申请提供了一种光影秀的数据模型构建装置，光影秀的数据模型构建装置包括用于执行如上述方法的单元。[0038] 第三方面，本申请提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器及处理器，该存储器上存储有计算机程序，用于执行如本申请上述任一项方法的步骤。[0039] 第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述的光影秀的数据模型构建方法。[0040] 本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请提供的光影秀的数据模型构建方法通过利用获取的实景数据和图片数据构建点阵空间模型，再利用获取的卫星导航数据构建卫星导航空间模型，将同一位置点分别在点阵空间模型和卫星导航空间模型的相对坐标位置进行匹配比较，以实现两个空间模型的整合。当同一位置点分别在点阵空间模型和卫星导航空间模型的相对坐标位置不同时，则对两个模型进行优化调校，直到两个模型完全匹配，选择匹配后的任一模型作为光影秀的数据模型。即通过将点阵空间模型和卫星导航空间模型相结合，实现了对空间数据的有效采集和整合，可以消除数据之间的断层，从而生成具有连续性和完整性的空间数据模型，提高了光影秀数据模型的精准度。附图说明[0041] 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。其中：[0042] 图1是本申请提供的光影秀的数据模型构建方法第一实施例的流程示意图；[0043] 图2是本申请提供的光影秀的数据模型构建方法中构建点阵空间模型的一实施例的流程示意图；[0044] 图3是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。具体实施方式[0045] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。[0046] 在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。[0047] 光影秀（Lightshow）是一种通过灯光和投影技术创造出的视觉表演形式。它通过在建筑物、景点、舞台等特定场景上使用灯光、投影仪等设备，将图案、动画、影像等投射在特定的表演区域上，以营造出精彩而独特的视觉效果。[0048] 光影秀所需的数据通常需要在特定的场地或设备上进行采集，例如特定的舞台、灯光设备等。由于场地、设备等资源的限制以及方便制作人员更好地控制和调整光影秀的效果，因此，传统的数据采集方法都比较单一（比如采集卫星影像数据），但是单一的采集方法使得采集的数据不连续，无法有效生成有效的空间数据，即生成的光影秀数据模型不精准。[0049] 因此，为了解决现有技术中因采用单一的采集方法使得采集的数据不连续，无法有效生成有效的空间数据，即生成的光影秀数据模型不精准的技术问题，本申请提供了一种光影秀的数据模型构建方法，能够提高光影秀数据模型的精准度。具体参阅以下实施例。[0050] 下面对本申请提供的光影秀的数据模型构建方法进行详细的介绍。具体请参阅图1，图1是本申请提供的光影秀的数据模型构建方法第一实施例的流程示意图。方法包括：[0051] 步骤110：获取实景数据和图片数据。[0052] 其中，可以是利用航拍摄影、无人机摄影、激光雷达扫描等方式获取实景数据和图片数据。[0053] 步骤120：基于实景数据和图片数据构建点阵空间模型。[0054] 其中，点阵空间模型通常用于描述在一个离散的二维或三维空间中的物体、图像、数据等。点阵空间模型可以被用于计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计等领域。[0055] 其中，可以是将实景数据和图片数据进行处理，得到点阵数据，再基于点阵数据构建点阵空间模型。[0056] 步骤130：从点阵空间模型中获取目标位置点的第一相对坐标位置。[0057] 示例性地，可以从点阵空间模型中选取一个目标参考点作为原点构建第一空间坐标位置系，得到所有点阵数据的第一相对坐标位置；然后从所有点阵数据的第一相对坐标位置中选取目标位置点对应的第一相对坐标位置。[0058] 其中，目标参考点一般选取项目目标为坐标原点，比如深圳宝安的湾区之光摩天轮，河南漯河的三个帆屏。[0059] 步骤140：获取卫星导航数据构建卫星导航空间模型。[0060] 其中，卫星导航数据是指通过全球导航卫星系统获取的导航数据，全球导航卫星系统包括GPS系统、北斗系统、伽利略系统和格洛纳斯系统。在一些具体的实施例中，卫星导航数据以获取到的GPS数据为例进行说明，但这不代表对本申请的限制，卫星导航数据还可以是北斗导航数据，伽利略导航数据等。[0061] 卫星导航数据可以包括多颗卫星的位置信息、时间戳信息以及传播时间信息等，构建卫星导航空间模型的过程具体可以包括以下流程：[0062] 1）数据收集与处理：比如收集来自多颗卫星的全球定位系统数据。这些全球定位系统数据包括卫星的位置、时间戳以及传播时间等信息。[0063] 其中，收集的全球定位系统数据需要进行校正和处理，以去除噪音、误差和偏移等。[0064] 2）卫星轨道计算：使用收集到的全球定位系统数据，计算每颗卫星的精确轨道参数。其中，轨道参数包括轨道高度、轨道倾角、升交点经度等。[0065] 利用这些轨道参数用于定位接收器位置。[0066] 3）接收器定位：利用收集到的全球定位系统数据以及卫星的精确轨道参数，采用三角定位法或多智能体定位等更复杂的算法计算接收器的位置。其中，通过计算从多颗卫星接收到的信号传播时间，可以推导出接收器的位置。[0067] 示例性地，利用三角定位法基于从多颗卫星接收到的信号传播时间来计算位置。[0068] 4）误差校正：由于全球定位系统数据在传播过程中可能会受到大气、地形和其他干扰的影响，导致存在定位误差。[0069] 因此，可以采取校正措施来提高定位精度。其中，校正措施可以是卡尔曼滤波、差分GPS或者多路径抑制等方法。[0070] 其中，校正措施可以根据具体的定位需求和环境条件选择和组合使用，以最大程度地降低大气延迟、钟差、多径效应和动态运动等因素对定位精度的影响，从而提高GPS定位的准确性和可靠性。[0071] 5）空间数据建模：在获得校准后的位置数据后，可以开始构建空间模型。这可能包括创建地图、地形模型、导航路径等，具体取决于应用需求。[0072] 6）模型验证与优化：建立空间模型后，可以根据需要对空间模型进行验证和优化。[0073] 比如，可以将模型输出的结果与实际测量数据进行对比，以确保建立的空间模型的准确性和可靠性。如果发现建立的空间模型存在误差或偏差，可以通过进一步的数据采集和校正来优化模型。[0074] 7）应用开发：建立了空间模型后，可以根据模型的目标开发相应的应用程序或系统。这些应用程序可以利用模型提供的位置、导航和其他空间信息，例如GPS导航应用、地图应用、位置服务等。通过开发应用程序，可以将空间模型应用于实际场景，并提供具体的功能和服务。[0075] 步骤150：从卫星导航空间模型中获取同一目标位置点的第二相对坐标位置。[0076] 示例性地，可以从卫星导航空间模型中选取同一目标参考点作为原点构建第二空间坐标位置系，得到所有卫星导航数据的第二相对坐标位置；然后从所有卫星导航数据的第二相对坐标位置中选取目标位置点对应的第二相对坐标位置。[0077] 同样地，如步骤130，目标参考点一般选取项目目标为坐标原点，如深圳宝安的湾区之光摩天轮光影秀项目，该项目目标为湾区之光摩天轮，河南漯河的三个帆屏光影秀项目，该项目目标为三个帆屏。假设步骤130选取的目标参考点为深圳宝安的湾区之光摩天轮，则该步骤从卫星导航空间模型中选取同一目标参考点也为深圳宝安的湾区之光摩天轮。[0078] 另外，假设有以下GPS数据点的经纬度位置信息：[0079] GPS数据点1：经度120.123456，纬度30.654321。[0080] GPS数据点2：经度120.234567，纬度30.765432。[0081] GPS数据点3：经度120.345678，纬度30.876543。[0082] 选择其中的GPS数据点2作为目标参考点，即以该点的经纬度作为原点，计算其他GPS数据点与目标参考点的经度和纬度之差，将差值应用于每个GPS数据点的经度和纬度，则可以得到它们相对于目标参考点的第二相对坐标位置。[0083] 步骤160：若目标位置点的第一相对坐标位置和第二相对坐标位置相同，则选取点阵空间模型或卫星导航空间模型作为光影秀的数据模型。[0084] 其中，将生成的点阵空间模型和卫星导航空间模型导入光影秀系统，使其能够在光影秀中应用。[0085] 若目标位置点的第一相对坐标位置和第二相对坐标位置相同，则意味着在点阵空间模型和卫星导航空间模型中，该目标位置点具有相同的坐标位置。[0086] 比如，在一个城市的光影秀中使用点阵空间模型和卫星导航空间模型来表示建筑物的位置和形状。如果某个目标位置点（如建筑物的顶点）在这两个模型中的坐标位置相同，由于它们在该点的表示是一致的，因此可以选择任意一个模型作为光影秀的数据模型。[0087] 该实施例提供的光影秀的数据模型构建方法通过利用获取的实景数据和图片数据构建点阵空间模型，再利用获取的卫星导航数据构建卫星导航空间模型，将同一位置点分别在点阵空间模型和卫星导航空间模型的相对坐标位置进行匹配比较，以实现两个空间模型的整合。当同一位置点分别在点阵空间模型和卫星导航空间模型的相对坐标位置不同时，则对两个模型进行优化调校，直到两个模型完全匹配，选择匹配后的任一模型作为光影秀的数据模型。通过将点阵空间模型和卫星导航空间模型相结合，实现了对空间数据的有效采集和整合，可以消除数据之间的断层，生成具有连续性和完整性的空间数据模型，提高了光影秀数据模型的精准度。[0088] 在一些实施例中，步骤120：基于实景数据和图片数据构建点阵空间模型，包括：[0089] 1）获取实景数据和图片数据的所有帧图像。[0090] 2）将所有帧图像按照预设像素比例进行一致化处理，得到统一像素比例的多个帧图像。[0091] 其中，可以使用图像处理库或专门的预设格式转换工具进行一致化处理的操作。[0092] 由于不同数据源可能提供不同格式和分辨率的帧图像，因此，需要将所有帧图像进行格式转换和标准化，以确保所有帧图像具有相同的像素比例和格式。[0093] 3）从多个统一像素比例的帧图像中提取像素信息。[0094] 其中，可以使用Python编程语言的图像处理库，提取每帧图像的RGB值、像素坐标等信息。提取的像素信息可以储存于预设的数据结构中，例如列表、数组等，用于后续步骤。[0095] 4）将像素信息渲染到预设三维点阵空间中，生成点阵数据。[0096] 其中，预设三维点阵空间表示点阵模型的空间尺寸和单位，即在多少个行和列、层数的网格中表示物体可以人为进行确定。其中，每个网格单元可以被视为一个“像素”，用于表示物体的一部分。[0097] 其中，在一些实施例中，像素信息包括像素颜色深浅值，4）的操作具体可以包括以下流程：[0098] 4‑1）创建点阵数据结构。[0099] 其中，可以在程序中创建一个数据结构来表示点阵空间模型。比如对于二维空间，可以使用二维数组，而对于三维空间，则需要使用三维数组或类似的数据结构。[0100] 4‑2）判断帧图像的像素颜色深浅值是否大于预设标准值。[0101] 其中，预设标准值可以根据实际情况进行人为设定，比如，如果希望提取图像中的深色区域，那么可以将预设标准值设定为较高的数值；反之，如果希望提取图像中的浅色区域，那么可以将预设标准值设定为较低的数值。本申请在此不做限定。[0102] 4‑3）若帧图像的像素颜色深浅值大于等于预设标准值，则采用像素三角在点阵数据结构中进行填充。[0103] 其中，像素三角是一种数据表示方式，可以表示图像中的深色区域。在点阵数据结构中，将符合条件的像素位置用像素三角进行填充，可以清晰地表示出图像中的深色区域。[0104] 4‑4）若帧图像的像素颜色深浅值小于预设标准值，则采用像素正方体在点阵数据结构中进行填充。[0105] 其中，像素正方体是另一种数据表示方式，可以表示图像中的浅色区域。在点阵数据结构中，将符合条件的像素位置用像素正方体进行填充，可以清晰地表示出图像中的浅色区域。[0106] 4‑5）将点阵数据结构上填充的数据表示作为点阵数据。[0107] 将填充好的点阵数据结构作为点阵数据，这个数据结构包含了图像的所有像素信息，并且用像素三角和像素正方体来分别表示图像的颜色深浅。[0108] 4‑6）判断是否存在未对比帧图。[0109] 4‑7）若存在，则循环将像素信息渲染到预设三维点阵空间中的步骤。[0110] 对于4‑6）和4‑7），通过检查是否还有未进行对比的帧图。如果有，则循环执行渲染像素信息的4）操作，直到所有的帧图都被处理完毕，以确保所有的帧图像被处理，不遗漏任何一个。[0111] 4‑8）若不存在，则将得到的点阵数据转换为预设格式的点阵数据。[0112] 当所有的帧图像都被处理，并且点阵数据已经被完全填充后，则将这些点阵数据转换为预设格式。其中，预设格式可以为gITF格式，gITF是一种通用的3D数据预设格式，可以被大多数的3D处理软件读取和处理。因此，转换为预设格式后，可以更方便地对这些数据进行分析、可视化或者其他后续处理。[0113] 5）基于点阵数据得到点阵空间模型。[0114] 其中，可以对得到点阵空间模型进行各种操作和变换，如旋转、平移、缩放等。具体可以通过在点阵数据结构中进行相应的数据变换来实现。[0115] 结合上述1）至5），参阅图2，可见点阵空间模型的构建一般包括以下步骤：[0116] S1：设置三维点阵空间。[0117] 即定义点阵模型空间尺寸和单位，具体是确定点阵模型的空间尺寸，比如在多少个行和列、层数的网格中表示物体。每个网格单元可以被视为一个“像素”，用于表示物体的一部分。[0118] S2：目标实物扫描拍摄。[0119] 如利用航拍摄影、无人机摄影、激光雷达扫描等方式获取实景数据和图片数据。[0120] S3：模型基准面处理。[0121] 比如选取标志性建筑物的某个点作为空间坐标原点，具体可以参考步骤130和步骤150的相关陈述。[0122] S4：帧图像素比例一致化。[0123] 即获取实景数据和图片数据的所有帧图像，将所有帧图像按照预设像素比例进行一致化处理，得到统一像素比例的多个帧图像。[0124] S5：帧图像素提取并渲染三维点阵。[0125] 即从多个统一像素比例的帧图像中提取像素信息，将像素信息渲染到预设三维点阵空间中，生成点阵数据。[0126] 其中，S5可以包括数据表示的确定、点阵数据结构的创建以及数据的填充。[0127] 具体地，数据表示的确定可以根据模型的应用决定如何在每个网格单元中存储信息。例如，图像可以用颜色值表示，物体可以用材质属性表示，数据可以用数值表示。[0128] 点阵数据结构的创建可以是通过在程序中创建一个数据结构来表示点阵空间模型。比如对于二维空间，可以使用二维数组，而对于三维空间，则需要使用三维数组或类似的数据结构。[0129] 其中，可以通过在点阵数据结构中进行相应的数据变换来实现对点阵空间模型进行各种操作和变换，如旋转、平移、缩放等。[0130] 而数据的填充具体可以根据需要，为点阵空间模型的每个网格单元填充相应的数据，比如是颜色、数值、属性等。[0131] 比如，可以先进行S6:判断像素颜色深浅值差异是否大于标准值。[0132] 其中，标准值可以人为根据实际情况进行设定，即预设标准值。[0133] 若帧图像的像素颜色深浅值大于等于预设标准值，则执行S7:像素三角填充。[0134] 即采用像素三角在点阵数据结构中进行填充。[0135] 若帧图像的像素颜色深浅值小于预设标准值，则执行S8:像素正方体填充。[0136] 即采用像素正方体在点阵数据结构中进行填充。[0137] 其中，填充后可以使用渲染技术将点阵模型转换为图像，即将点阵空间模型中的数据可视化，以便观察和分析。[0138] 填充完之后执行S9:判断是否存在未对比帧图。[0139] 若存在，则返回执行S5的操作，直至不存在未对比帧图。[0140] 若不存在，则执行S10:将点阵数据转换为预设格式数据。[0141] 其中，预设格式可以为gITF格式或其他格式。[0142] 执行S10之后结束整个操作。[0143] 其中，在该流程中，可以对点阵空间模型进行各种操作和变换，如旋转、平移、缩放等。具体可以是通过在点阵数据结构中进行相应的数据变换来实现。[0144] 另外，由于边界上的物体或数据往往涉及到与外部环境或其他物体的交互，如果不妥善处理，可能会导致视觉效果的不连续、数据的不准确等问题。因此，可以利用插值、裁剪等技术处理点阵空间的边界情况。[0145] 进一步地，还可以根据特定应用，将点阵空间模型的操作进行优化，以提高计算效率和性能。[0146] 需要注意的是，由于点阵空间模型在不同的领域有不同的应用和实现方式。例如，图像处理中的像素点阵、计算机辅助设计中的三维模型点阵等。因此，点阵空间模型具体的构建可以根据实际的应用领域选择合适的步骤和技术。其中，在实际应用中，可以借助计算机编程语言和图形库来实现点阵空间模型的构建。[0147] 该实施例提供的光影秀的数据模型构建方法通过利用获取的实景数据和图片数据构建点阵空间模型，再利用获取的卫星导航数据构建卫星导航空间模型，将同一位置点分别在点阵空间模型和卫星导航空间模型的相对坐标位置进行匹配比较，以实现两个空间模型的整合。当同一位置点分别在点阵空间模型和卫星导航空间模型的相对坐标位置不同时，则对两个模型进行优化调校，直到两个模型完全匹配，选择匹配后的任一模型作为光影秀的数据模型。通过将点阵空间模型和卫星导航空间模型相结合，实现了对空间数据的有效采集和整合，可以消除数据之间的断层，生成具有连续性和完整性的空间数据模型，提高了光影秀数据模型的精准度。[0148] 对应于上文实施例的光影秀的数据模型构建方法，本申请还提供光影秀的数据模型构建装置，该光影秀的数据模型构建装置包括第一获取单元、构建单元、第二获取单元、处理单元。[0149] 其中，第一获取单元用于获取实景数据和图片数据；第二获取单元用于获取卫星导航数据；构建单元用于基于实景数据和图片数据构建点阵空间模型，以及基于卫星导航数据构建卫星导航空间模型；第一获取单元还用于从点阵空间模型中获取目标位置点的第一相对坐标位置；第二获取单元还用于从卫星导航空间模型中获取同一目标位置点的第二相对坐标位置；处理单元用于若目标位置点的第一相对坐标位置和第二相对坐标位置相同，则选取点阵空间模型或卫星导航空间模型作为光影秀的数据模型。[0150] 可以理解的，上述单元还用于实现本申请中任一实施例的技术方案。[0151] 请参阅图3，图3是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图，计算机可读存储介质90用于存储计算机程序91，计算机程序91在被处理器执行时，用于实现以下的方法步骤：[0152] 获取实景数据和图片数据；基于实景数据和图片数据构建点阵空间模型；从点阵空间模型中获取目标位置点的第一相对坐标位置；获取卫星导航数据构建卫星导航空间模型；从卫星导航空间模型中获取同一目标位置点的第二相对坐标位置；若目标位置点的第一相对坐标位置和第二相对坐标位置相同，则选取点阵空间模型或卫星导航空间模型作为光影秀的数据模型。[0153] 可以理解的，计算机程序91在被处理器执行时，还用于实现本申请中任一实施例的技术方案。[0154] 在本申请所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的方法以及设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，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。[0155] 作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。[0156] 另外，在本申请各个实施方式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，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。[0157] 上述其他实施方式中的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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请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，服务器，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read‑OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccessMemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0158] 以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

专利地区：广东

专利申请日期：2024-01-31

专利公开日期：2024-05-28

专利公告号：CN117668575B