建筑物点云数据分割、点云数据语义分割方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种建筑物点云数据分割、点云数据语义分割方法及系统，语义分割系统包括点云数据分割系统、特征提取模块、语义确定模块和最终语义确定模块。首先，分割系统将点云数据映射成多张RGB图像，并再通过视觉分割模型对各RGB图形进行分割后，将分割结果映射回三维空间，得到不同映射角度下建筑物的点云分割数据。然后，通过特征提取模块提取点云分割数据特征，之后，语义确定模块计算数据点的点云特征与各构件的构件特征之间的相似度，并根据相似度确定在不同映射角度下各数据点的语义标签。最后，最终语义确定模块从所有语义标签中，确定数据点的最终语义标签。从而解决了目前建筑物的点云数据语义分割需要依赖大量带标签的点云数据的问题。带标签的点云数据的问题。带标签的点云数据的问题。

【技术实现步骤摘要】
建筑物点云数据分割、点云数据语义分割方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像数据区域分割
，具体涉及一种建筑物点云数据分割、点云数据语义分割方法及系统。

技术介绍

[0002]建筑物在使用期间可能会发生损坏或腐蚀，因此需要定期对建筑物进行安全检查。目前建筑物安全检查主要通过专业人员使用目测检查或手动测量等方式进行，但这一方法的检查效率较低且检查结果较为主观。近年来，三维激光扫描、摄影测量等非接触测量技术已越来越多地用作建筑物检查和管理的一部分。这些非接触测量技术可以通过扫描或重建技术得到包含物体坐标以及辐射属性，例如颜色和强度信息等的点云数据，点云数据可以存储结构的损伤以及几何和拓扑特性等信息。因此，可对点云数据进行处理和分析以供将来使用。
[0003]然而，建筑物的原始点云数据不包含任何语义，也不包含关于建筑物构件的特定信息。因此，建筑物的点云数据分割是实现上述未来使用的完全自动化所需的中间过程。然而，之前的研究或基于专业领域的先验知识，或甚于深度学习的方法来分割点云数据，这些方法或适用性较弱，仅适用于某种类型的建筑物，或需要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种建筑物点云数据分割方法，其特征在于，包括：获取建筑物对应的点云数据；将点云数据映射成多张不同映射角度的RGB图像，并记录所述点云数据中各数据点对应的映射网格位置；通过视觉分割模型分别对各RGB图像进行图像分割，得到不同映射角度下建筑物对应的分割掩码；根据相应数据点的映射网格位置分别将各分割掩码映射回三维空间，得到不同映射角度下建筑物对应的点云分割数据。2.根据权利要求1所述的建筑物点云数据分割方法，其特征在于，获取建筑物对应的点云数据，包括：获取建筑物对应的整体点云数据，并将该整体点云数据沿建筑物主轴分割成多份点云数据。3.根据权利要求1所述的建筑物点云数据分割方法，其特征在于，采用多视角映射方法将点云数据映射成多张不同映射角度的RGB图像。4.根据权利要求1所述的建筑物点云数据分割方法，其特征在于，采用Segment Anything模型对RGB图像进行图像分割。5.一种建筑物点云数据语义分割方法，其特征在于，包括：采用如权利要求1
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4任一所述的建筑物点云数据分割方法对建筑物的点云数据进行分割，得到不同映射角度下建筑物的点云分割数据；分别对各点云分割数据进行特征提取，得到不同映射角度下各数据点对应的点云特征；根据相应的点云特征与建筑物各构件对应的构件特征之间的相似度，确定各数据点在不同映射角度下所对应的语义标签；通过在不同映射角度下所对应的语义标签，确定各数据点的最终语义标签。6.根据权利要求5所述的建筑物点云数据语义分割方法，其特征在于，采用CrossPoint模型对所述点云分割数据进行特征提取。7.根据权利要求5所述的建筑物点云数据语义分割方法，其特征在于，确定所述数据点对应的语义标签包括：获取多组构件点云数据组，每组构件点云数据组均包括建筑物各构件对应的构件点云数据；分别对各构件点云数据进行特征提取，确定每组构件点云数据中各构件点云数据对应的构件特征；分别计算数据点的点云特征与各构件点云数据的构件特征之间的相似度；根据所述点云特征与构件特征之间的相似度，分别计算相对于每组构件点云数据组，数据点属于各构件的概率值；统计数据点相对于各构件点云数据组的概率值，确定数据点属于各构件的平均概率值；选取最大平均概率值对应的构件作为数据点所对应的语义标签。8.根据权利要求5所述的建筑物点云数据语义分...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊桂开，陈翰新，向泽君，崔娜，刘界鹏，程国忠，曾焱，朱丽丽，
申请(专利权)人：重庆市测绘科学技术研究院重庆市地图编制中心，
类型：发明
国别省市：