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申请/专利权人：中国交通信息科技集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的道路要素点云BIM逆向建模方法及系统，该方法包括生成多源道路场景点云样本数据集，构建道路场景点云配准模型和道路关键要素点云全景分割模型；采集已建道路设施的点云帧数据；通过道路场景点云配准模型对采集的道路设施点云帧数据进行全局点云对齐；通过所述道路关键要素点云全景分割模型对已对齐道路设施点云帧数据进行点云分割和道路要素实例提取；构建道路关键要素实例参数自动提取规则引擎对道路要素实例进行参数提取；构建道路交通要素的BIM自动化建模规则引擎自动化生成BIM模型。该方法实现了对道路关键要素的全自动数字化重建和质量验证，有效缩短了从采集到模型生成的时间周期，减少人力需求。
主权项：1.一种基于深度学习的道路要素点云BIM逆向建模方法，其特征在于，包括，生成多源道路场景点云样本数据集，基于所述多源道路场景点云样本数据集构建道路场景点云配准模型和道路关键要素点云全景分割模型；采集已建道路设施的点云帧数据；通过所述道路场景点云配准模型对采集的道路设施点云帧数据进行全局点云对齐；通过所述道路关键要素点云全景分割模型对已对齐道路设施点云帧数据进行点云分割和道路要素实例提取；构建道路关键要素实例参数自动提取规则引擎对所述道路要素实例参数进行提取；构建道路交通要素的BIM自动化建模规则引擎，所述规则引擎基于提取的所述道路关键要素实例参数自动化生成BIM模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国交通信息科技集团有限公司 一种基于深度学习的道路要素点云BIM逆向建模方法及系统
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