基于深度学习的三维语义变化点云数据集构建方法及系统

本发明公开一种基于深度学习的三维语义变化点云数据集构建方法及系统，属于三维GIS领域，包括：对待标注多时序点云数据，进行语义类别定义；采用三维语义分割数据集预训练语义分割模型，对待标注多时序点云数据进行语义分割，获得粗略语义信息；采用三维变化检测数据集预训练三维变化检测模型，进行变化检测获得粗略变化信息；基于粗略语义信息和粗略变化信息，进行类内和类间信息修正，获得标注的多时序点云数据，得到构建好的三维语义变化点云数据集。本发明通过开源数据集预训练深度学习模型，对待标注多时序点云数据进行语义分割和变化检测，再通过人工修正，有效地降低了三维语义变化点云数据集构建的成本和难度，提高了数据集标注的效率。