一种面向复杂建筑场景缺陷定位的点云技术处理方法

本发明提供了一种面向复杂建筑场景缺陷定位的点云技术处理方法，首先对采集的点云数据进行预处理，然后通过语义分割模型对复杂建筑场景进行划分，获取独立的子点云单元，对小规模结构直接进行特征提取和缺陷定位，对大规模结构采用多级最远点采样和策略剪枝，分割成子点云块再进行特征提取和缺陷定位，采用PointConv神经网络进行局部与全局特征提取，通过相对坐标归一化保证特征表达的结构无偏性和位置鲁棒性，进一步引入不确定性因子对特征表达进行增强，经插值上采样和特征拼接，逐级融合上下层特征和置信度，实现自适应多层次的缺陷定位，最后进行全局缺陷融合与点云重构。通过本发明方案实现了对复杂建筑场景缺陷的快速定位与高效识别。