【技术实现步骤摘要】
本申请涉及但不限于数据处理，尤其涉及一种基于点云数据的高速公路附属设施建模方法及系统。
技术介绍
1、随着高速公路建设的不断发展，对附属设施进行精确、高效的建模成为提升公路设计、管理与维护水平的关键技术之一。传统的建模方法往往依赖于手动测量和设计师的经验，这不仅耗时耗力，而且在面对复杂多变的设施结构时，难以保证建模的准确性和效率。因此，寻求一种能够自动化、智能化地进行高速公路附属设施建模的方法显得尤为重要。近年来，点云数据的获取和处理技术得到了迅速发展，为高速公路附属设施的建模提供了新的可能性。点云数据可以通过激光扫描、立体摄影等手段快速获取，包含了设施表面的大量三维坐标信息，为建模提供了丰富的原始数据。然而，如何有效地利用这些点云数据进行建模，仍然是当前面临的一个技术挑战。另一方面，机器学习技术在图像处理、语音识别等领域取得了显著成果，其强大的学习和泛化能力使得机器学习方法在解决复杂问题时具有独特的优势。将机器学习技术应用于高速公路附属设施的建模过程中，有望实现对点云数据的自动解析和模型特征的智能提取，从而提高建模的准确性和效率。如何...
【技术保护点】
1.一种基于点云数据的高速公路附属设施建模方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据机器学习网络，根据所述设施点云数据学习样例和所述生成效果信息学习样例，确定初始体素描述张量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据机器学习网络，根据所述设施点云数据学习样例，确定多个三维坐标的点云语义表征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据机器学习网络，对所述设施点云数据学习样例进行嵌入映射，得到点云数据表征向量样例，包括：
5.根据权利要求2所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于点云数据的高速公路附属设施建模方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据机器学习网络，根据所述设施点云数据学习样例和所述生成效果信息学习样例，确定初始体素描述张量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据机器学习网络，根据所述设施点云数据学习样例，确定多个三维坐标的点云语义表征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据机器学习网络，对所述设施点云数据学习样例进行嵌入映射，得到点云数据表征向量样例，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，任意一三维坐标的图像表征要素包括所述任意一三维坐标占对象区域的数量；所述根据所述多个三维坐标的图像表征要素、所述多个三维坐标的点云语义表征向量和所述生成效果信息学习样例，确定多个对象区域的体素描述张量，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述生成效果信息学习样例和所述多个对象区域的基础表征向量，确定所述多个对象区域的体素...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄媛，谢光星，李军，牛传俊，余博，吴刚，姚志，王友，
申请(专利权)人：贵州道坦坦科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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