一种基于深度学习的建筑点云轻量级表面重建方法和装置

一种基于深度学习的建筑点云轻量级表面重建方法和装置，其方法包括：(1)数据集的构建，做相关预处理；(2)建筑点云中的平面以及平面相邻关系的预测；(3)根据建筑点云平面相邻关系提取建筑中的顶点；(4)优化建筑顶点，删除建筑顶点中的错误点以及合并重复点；(5)提取建筑的边；(6)提取建筑点云平面中建筑顶点顺序并保证为顺时针方向，输出建筑多边形网格模型。本发明为深度学习模型提供了高精度的训练数据，能够实现对建筑点云中建筑的平面以及平面相邻关系快速、精确的预测，并且对预测结果提供有效的后处理流程，能够有效且快速的去除建筑的冗余点和错误顶点并重建出建筑的主体结构，最终生成轻量的建筑多边形网格模型。