一种基于点云深度学习的地下车库模型重建方法和系统

本发明公开了一种基于点云深度学习的地下车库模型重建方法和系统，本发明的方法包括：首先构建地下车库的点云数据集，包括地下车库点云数据、以及每个点对应的语义类别。然后构建地下车库点云语义分割深度学习神经网络，在PointNet++基础上，引入了RES‑SE、多头注意力特征聚合MAFA和DMAFA模块两个模块，以实现对点云数据的有效编码和解码。用数据集训练该神经网络，获得地下车库点云语义分割模型。该模型能识别车库内的管道、墙面、消火栓等构件，本发明方法在处理复杂地下车库点云数据时具有高效性和准确性，能够自动完成地下车库场景的语义分割，并进行三维模型重建，适用于地下车库智能运维和建筑信息模型系统。