(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210807225.2 (22)申请日 2022.07.11 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114863040 A (43)申请公布日 2022.08.05 (73)专利权人 北京飞渡科技有限公司 地址 102600 北京市大兴区欣雅 街15号院1 号楼6层6 08 (72)发明人 王雪　朱旭平　宋彬　何文武　 (74)专利代理 机构 北京动力号知识产权代理有 限公司 1 1775 专利代理师 梁艳 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 17/20(2006.01)G06T 15/04(2011.01) (56)对比文件 CN 113468286 A,2021.10.01 CN 112435335 A,2021.0 3.02 CN 110134752 A,2019.08.16 CN 113936092 A,2022.01.14 US 2004139080 A1,20 04.07.15 刘遥等.基 于Web服务的大地形实时渲染技 术研究. 《现代电子技 术》 .2015,(第08 期), 王宇 等.实时地形渲染的细节增强算法研 究. 《信息安全与通信保密》 .2014,第95 -99页. 审查员 周永传 (54)发明名称 纹理密集三维场景的LOD树构建方法、 装置 和电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种纹理密集三维场景的LOD 树构建方法、 装置和电子设备， 属于模型Web化技 术领域。 方法包括： 以三维场景的包围盒范围创 建LOD树的根节点； 将三维场景中的各模型数据 依次添加到LOD树的根节点中， 计算得到与模型 包围盒相 交的全部叶节点； 对于每个叶节点， 将 利用叶节点包围盒切割模型数据的结果添加到 叶节点中； 根据全部模型数据的几何特征与纹理 特征判断叶节点是否满足裂分条件， 如果满足， 则按照裂分规则对叶节点进行裂分。 上述方法可 以控制LOD树叶节点动态裂分。 对同一套原始数 据， 可根据使用需求生产出不同纹理精度的LOD 数据。 而且构建的LOD树节点总数少， 数据占用空 间小， Web应用时的请求 量小。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114863040 B 2022.09.13 CN 114863040 B 1.一种纹 理密集三维场景的LOD树构建方法， 其特 征在于， 包括： 以三维场景的包围盒范围创建LOD树的根节点； 将所述三维场景中的各模型数据依次添加到LOD树的根节点中， 且每次添加模型数据 时， 均计算得到与模型包围盒相交的全部叶节点； 对于每次添加模型数据时计算得到的每个叶节点， 均利用叶节点包围盒切割模型数 据， 并将切割结果添加到叶节点中， 得到所述 三维场景的LOD树； 对于每次添加模型数据时计算得到的每个叶节点， 根据 添加至叶节点中的全部模型数 据的几何特征与 纹理特征判断叶节点是否满足裂分条件， 如果满足， 则按照裂分规则对叶 节点进行裂分， 否则停止裂分； 所述裂分条件为： 添加至叶节点中的全部模型数据总的三角形数量大于叶节点中三角 形的最大预设数量； 和/或纹理分辨率小于预设的目标纹理分辨率， 其中， 纹理分辨率=   sqrt(添加至叶节点中的全部模型数据总的几何面积/添加至叶节点中的全部模型数据总 的纹理像素面积)； 所述裂分规则为： 标记当前叶节点为叶父节点； 利用垂直于 叶父节点包围盒最长轴向 的平面对叶父节点进行二分切割， 得到两个一级叶子节点； 如果得到的一级叶子节点满足 所述裂分条件， 则使用垂直于叶父节点包围盒第一次长轴向的平面对所述一级叶子节点进 行二分切割， 得到两个二级叶子节点； 如果得到的二级叶子节点满足所述裂分条件， 则使用 垂直于叶父节点包围盒第二次长轴向的平面对所述二级叶子节点进行二分切割， 得到两个 三级叶子节点。 2.如权利要求1所述的LOD树构建方法， 其特 征在于， 还 包括： 遍历所述 三维场景的LOD树的叶节点， 按照预设规则对每一个非空节点设置逆向等级； 按照逆向等级自下向上 逐级优化叶节点数据。 3.如权利 要求2所述的LOD树构建方法， 其特征在于， 所述遍历所述三维场景的LOD树的 叶节点， 具体为， 采用深度优先搜索的方式遍历所述 三维场景的LOD树的叶节点。 4.如权利要求2所述的LOD树构建方法， 其特征在于， 所述预设规则为： 所述叶节点包括 叶子节点和叶父节点， 其中， 叶子节点的逆向等级为0， 叶父节点的逆向等级为其全部叶子 节点的最高逆向等级加1。 5.如权利要求2所述的LOD树构建方法， 其特 征在于， 所述优化叶节点数据包括： 所述叶节点包括叶子节点和叶父节点； 对叶子节点， 优化数据为利用叶节点包围盒切割模型 数据产生的切割结果； 对叶父节点， 原始数据是合并其全部 叶子节点的优化结果得到的数据， 优化数据是对 原始数据进行几何化简与 纹理合并后生成的模型和贴图， 其中， 几何化简过程中以三角面 为单位。 6.一种纹 理密集三维场景的LOD树构建装置， 其特 征在于， 包括： 根节点创建模块， 用于以三维场景的包围盒范围创建LOD树的根节点； 根节点中模型数据添加模块， 用于将所述三维场景中的各模型数据依次添加到LOD树 的根节点中， 且每次添加模型 数据时， 均计算得到与模型包围盒相交的全部叶节点； 叶节点中模型数据添加模块， 用于对于每次添加模型数据时计算得到的每个叶节点， 均利用叶节点包围盒切割模型数据， 并将切割 结果添加到叶节点中， 得到所述三维场景 的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114863040 B 2LOD树； 叶节点裂分模块， 用于对于每次添加模型数据时计算得到的每个叶节点， 根据添加至 叶节点中的全部模型数据的几何特征与纹理特征判断叶节点是否满足裂分条件， 如果满 足， 则按照裂分规则对叶节点进行裂分， 否则停止裂分； 所述裂分条件为： 添加至叶节点中的全部模型数据总的三角形数量大于叶节点中三角 形的最大预设数量； 和/或纹理分辨率小于预设的目标纹理分辨率， 其中， 纹理分辨率=   sqrt(添加至叶节点中的全部模型数据总的几何面积/添加至叶节点中的全部模型数据总 的纹理像素面积)； 所述裂分规则为： 标记当前叶节点为叶父节点； 利用垂直于 叶父节点包围盒最长轴向 的平面对叶父节点进行二分切割， 得到两个一级叶子节点； 如果得到的一级叶子节点满足 所述裂分条件， 则使用垂直于叶父节点包围盒第一次长轴向的平面对所述一级叶子节点进 行二分切割， 得到两个二级叶子节点； 如果得到的二级叶子节点满足所述裂分条件， 则使用 垂直于叶父节点包围盒第二次长轴向的平面对所述二级叶子节点进行二分切割， 得到两个 三级叶子节点。 7.一种存储器， 其特征在于， 存储有多条指令， 所述指令用于实现如权利要求1 ‑5任一 项所述的方法。 8.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器和与 所述处理器连接的存储器， 所述存储器 存储有多条指令， 所述指令可被所述处理器加载并执行， 以使所述处理器能够执行如权利 要求1‑5任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114863040 B 3