基于深度学习的点云语义分割在实景三维中的应用研究

实景三维作为数字中国建设的重要基础设施,其智能化处理与精细化分析已成为测绘地理信息领域的研究热点。点云数据作为实景三维的核心数据形式,其语义分割技术直接影响着三维场景的理解与应用深度。本文系统梳理了基于深度学习的点云语义分割技术发展脉络,重点探讨了PointNet系列、图卷积网络、Transformer等先进网络架构在点云处理中的创新应用。针对实景三维场景中点云数据规模大、类别不均衡、边界模糊等技术难点,本文提出了多尺度特征融合与注意力机制相结合的改进方案,并在城市建筑物提取、道路场景理解、文物保护等典型应用场景中进行了验证。实验结果表明,所提方法在大规模点云数据集上的平均交并比(mIoU)达到82.6%,相比传统方法有显著提升,有效提升了实景三维场景的智能化解译能力。本研究为实景三维数据的自动化处理提供了新的技术路径,对推动智慧城市、数字孪生等领域的发展具有重要的理论意义和应用价值。