三维建模是虚拟现实技术中的重要基础步骤。如何快速、准确地构建物体三维空间模型关系着三维重建的质量与精度。针对现有的模型驱动三维建模、数据驱动三维建模的不足,提出了数据-模型驱动三维建模的方法对室内场景小型规则长方体进行三维重建。本文的研究步骤为:1)Kinectv2传感数据驱动下基于空间欧式距离算法的初始模型获取。2)基于LSD算法对影像进行特征线段提取;3)基于广义点摄影测量理论对初始三维模型的八个顶点的三维空间坐标参数做精确值迭代计算,与此同时为保证迭代过程中长方体模型线段两两垂直的空间关系不会发生变化,引入附有限制条件的迭代计算观测方程,最终计算得到模型精确三维空间坐标。4)将得到的精确模型投影至线段提取结果中实现三维建模实验。实验结果表明:1)Kinect v2传感器可低成本、便捷地获取RGB-D数据以构建彩色点云获取物体初始模型,结果表明基于数据获得模型初始值在自动化程度、模型精确度以及工作效率上都有优势,也适用于低分辨率、边缘特征不明显的影像数据;2)与经典的广义点摄影测量三维建模方法相比,在坐标参数迭代的效率和准确性都有一定优势,有利于提高三维模型与影像配准的精度。综合而言,数据-模型驱动三维建模的方法综合了数据驱动三维建模与模型驱动三维建模方法,具有数据量小、自动化程度高、易于获取空间三维信息而较好的保证建模精度数据量小和物体边缘特征明显的优势。可以实现效果较好、精确度较高的三维重建。