杆状地物点云数据的分割方法及相关装置

本申请提供一种杆状地物点云数据的分割方法及相关装置，方法包括：获取被测杆状地物的点云数据，体素化点云；进行体素特征计算，得到体素特征；根据体素特征筛选种子杆状超体素集；对种子杆状超体素集进行执行平面距离约束区域生长，得到完整杆状物超体素集；对每个完整杆状物超体素进行投影，得到杆状物多视图像；将杆状物多视图像输入图像识别模型，得到各对象语义信息；根据语义信息，对被测杆状地物的点云数据进行语义及实例分割，得到语义及分割结果。采用竖向双层邻域聚类算法能够增强杆状物在竖直方向的结构连通性，消除传统方法因断裂导致的实例分割错误；结合点云几何特征、深度学习以提升杆状地物的语义分割精度和复杂场景适应能力。