融合深度学习和启发式方法的两阶段桥梁点云分割方法

本发明公开了一种融合深度学习和启发式方法的两阶段桥梁点云分割方法，S1：基于ShapeNet数据结构建立桥梁点云虚拟数据集；S2：构建深度学习网络模型，并基于所述桥梁点云虚拟数据集对所述深度学习网络模型进行训练，得到训练后的深度学习网络模型；S3：获取真实点云数据集，并基于训练后的深度学习网络模型对所述真实点云数据集进行第一次粗略分割，得到第一次分割后的点云模型；S4：采用改进的启发式方法对第一次分割后的点云模型进行第二次分割，从而得到最终的桥梁点云模型。本发明通过桥梁点云虚拟数据集、深度学习方法分割和启发式方法分割三者优缺互补，在提高分割精度的前提下能够相互简化，保证对桥梁点云进行准确分割，避免点云发生大规模归类错误的情况。