(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211069549.7 (22)申请日 2022.09.01 (71)申请人 创能科技 （重庆） 有限公司 地址 401121 重庆市渝北区洪湖西路2 2号 16-14号 (72)发明人 刘宇　黄大海　邓飞　戴碧铭　 姚中华　里端　 (74)专利代理 机构 重庆西南 华渝专利代理有限 公司 50270 专利代理师 陈香兰 (51)Int.Cl. G06T 15/10(2006.01) G06T 17/10(2006.01) G06V 10/762(2022.01) G06T 7/66(2017.01) (54)发明名称 一种基于K-Mean s聚类算法的3D渲染方法及 系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于K ‑Means聚类算法的 3D渲染方法及系统。 该渲染方法包括： S1， 通过浏 览器获取多图层组合的3D模型文件； S2， 解析3D 模型文件中的几何体， 将属于同一图层的几何体 归属为一个簇； S3， 利用K ‑Means聚类算法获取K 个簇的点云数据的几何中心； S4， 在每个簇中去 除与几何中心的距离大于预设距离阈值的点云 数据获得3D渲染文件； S5， 对3D渲染文件进行渲 染。 几何体按 图层分簇， 点云数据根据所属图层 进行聚类获得每个图层几何中心， 确保渲染结果 正确性； 根据各图层中数据点与几何中心的距离 远近去除距离几何中心较远的数据点或离散点， 使3D渲染文件相比3D 模型文件小很多， 极大地提 升渲染速度。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115423922 A 2022.12.02 CN 115423922 A 1.一种基于K ‑Means聚类算法的3D渲染方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1， 通过浏览器获取多图层组合的3D模型文件； 步骤S2， 解析3D模型文件中的几何体， 将属于 同一图层的几何体归属为一个簇， 获得K 个簇， K为3D模型文件所包 含的图层数； 步骤S3， 利用K ‑Means聚类算法获取 K个簇的点云数据的几何中心； 步骤S4， 在每个簇中去除与几何中心的距离大于预设距离阈值的点云数据， 获得3D渲 染文件； 步骤S5， 对3D渲染文件进行渲染， 将渲染结果显示在 浏览器上。 2.如权利要求1所述的基于K ‑Means聚类算法的3D渲染方法， 其特征在于， 在所述步骤 S2中， 对3D模型文件中的几何体进行解析并提取几何体的属性信息， 将每个几何体的属性 信息存入预先建立的标准模板获得该几何体对应的标准数据 表， 基于标准数据表将属于同 一图层的几何体归属为 一个簇。 3.如权利要求2所述的基于K ‑Means聚类算法的3D渲染方法， 其特征在于， 通过 WebAssembly方式调用3D引擎 解析3D模型文件中的几何体。 4.如权利要求2所述的基于K ‑Means聚类算法的3D渲染方法， 其特征在于， 几何体的属 性信息包括： 物理坐标系 、 世界坐标系和父级图层ID号。 5.如权利 要求1或2或3或4所述的基于K ‑Means聚类算法的3D渲染方法， 其特征在于， 在 执行所述步骤S3之前还 包括通过如下公式对数据点 坐标归一 化处理： 其中， Xi'表示3D模型文件的点云数据中第i个数据点的归一化坐标值； Xi表示3D模型文 件的点云数据中第i个数据点的原始坐标值； E表示平方误差， X(k) 表示归属第k个簇 Ck的数据点， μk表示第k个簇的几何中心点 坐标值。 6.如权利要求5所述的基于K ‑Means聚类算法的3D渲染方法， 其特征在于， 所述步骤S3 包括： 步骤S31， 在每个图层中随机选取一个数据点作为初始几何中心， 获得K个初始几何中 心， 记为 定义损失函数为： X(k)'表示第k个图层的数据点的归一化 坐标值， μk表示第k个图层的几何中心坐标值； 步骤S32， 不断迭代执 行以下步骤直到损失函数收敛： 将3D模型文件的点云数据中每 个数据点分配到与其距离最近的几何中心所属簇； 重新计算每 个簇的几何中心使得 该簇内数据点与几何中心的距离的累加 和最小； 步骤S33， 输出K个簇的几何中心位置 。 7.一种基于K ‑Means聚类算法的3D渲染系统， 其特 征在于， 包括： 浏览器模块， 用于获取多图层组合的3D模型文件； 解析模块， 解析3D模型文件中的几何体， 将属于同一图层的几何体归属为一个簇， 获得权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115423922 A 2K个簇， K为3D模型文件所包 含的图层数； 聚类模块， 利用K ‑Means聚类算法获取 K个簇的点云数据的几何中心； 冗余去除模块， 在每个簇中去 除与几何中心 的距离大于预设距离阈值的点云数据， 获 得3D渲染文件； 渲染显示模块， 对3D渲染文件进行渲染， 并将渲染结果显示在 浏览器上。 8.如权利要求7所述的基于K ‑Means聚类算法的3D渲染系统， 其特征在于， 所述聚类模 块包括： 初始化单元， 在每个图层中随机选取一个数据点作为初始几何中心， 获得K个初始几何 中心， 记为 定义损失函数为： X(k)'表示第k个图层的数据点的归一化坐标值， μk表示第k 个图层的几何中心坐标值； 迭代单元， 不断迭代执行以下步骤直到损失函数收敛： 将3D模型文件的点云数据中每 个数据点分配到与其距离最近的几何中心所属簇； 重新计算每个簇的几何中心使得该簇内 数据点与几何中心的距离的累加 和最小； 输出单元， 输出K个簇的几何中心位置 。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被执行时实 现如权利要求1至 6中任一项权利要求所述的方法。 10.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任一项权利要求 所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115423922 A 3