多源融合的点云数据驱动三维街景生成与优化方法

本发明公开了多源融合的点云数据驱动三维街景生成与优化方法，涉及三维街景生成技术领域，包括以下步骤：根据输入的大范围点云数据的空间范围，结合其三维坐标系分布特性，采用结构化空间划分算法将整体配准区域划分为多个面积相等、分布均匀的子单元区域；针对每个子单元区域，获取其内部点云的几何结构特征，构建包含多个维度的几何特征描述符。本发明通过基于几何特征的异质性评价机制与支持向量机模型实现子单元结构复杂度识别，并动态调控匹配点数量上限，提升高异质区域配准精度，减少低异质区域误配风险，从而优化街景模型的结构还原与连续性，增强三维建模系统的稳定性与智能性。