基于神经网络和点云空间特征的路中线确定方法及系统

本发明公开了基于神经网络和点云空间特征的路中线确定方法及系统，涉及神经网络技术领域；方法包括：基于N层重叠道路的原始三维点云数据生成通行路域掩膜与层标识图，并提取层内可通行区域，通过非极大值抑制与三维细化获得高置信度骨架，经连通性聚类与长度约束生成候选路中线集合；基于几何、拓扑及语义特征进行综合异常检测，识别路中线异常类型，并建立异常优先级队列，将候选路中线划分为批量式修复集合和单点式修复集合；分别对两类集合执行几何形态调整、拓扑结构重构及语义属性更新，得到修正后路中线集合；本发明实现了路中线几何、拓扑及语义的高精度优化与异常分类修复，解决了路中线局部优化与全局优化之间的冲突。