基于合成点云与深度学习的建筑构件智能识别方法OACHSSCDCSTPCD

本文研究了利用三维建筑信息模型生成的合成点云来训练深度学习算法以实现建筑构件智能识别的可行性。为了实现这一目标,本文首先提出了一种通过三种常见的商业软件将建筑信息模型转换为合成点云的原始方法。然后使用这些合成点云作为模拟数据集来训练深度学习模型,比较在不同数据集(真实数据集与合成数据集)下训练模型的智能识别性能,以验证合成点云数据集的有效性。实验结果证明了利用建筑信息模型生成的合成点云实现智能识别的可行性,合成数据集与真实数据集的训练模型其识别准确率仅相差3%,进一步表明了在智能识别中使用合成数据集代替真实数据集的可能性。该方法也为研究人员提供了一种新的方法来构建特定的数据集,用于他们自己的智能识别与语义分割研究,并为三维重建工作做出了贡献。