大规模室内空间的3D语义解析

本文提出了一种使用分层方法对整个建筑的3D点云进行语义解析的方法：首先，将原始数据解析为语义上有意义的空间（例如房间等），并对其进行规范参考坐标系的对齐。其次，将这些空间解析为它们的结构和建筑元素（如墙壁、柱子等）。在全局3D空间的强表示下执行这些步骤是我们方法的核心。第一步中的对齐将从规范坐标系注入强3D先验到第二步的元素发现中。此方法允许处理多种具有挑战性的场景，因为人工室内空间通常显示出重复的几何模式，而外观特征可能变化巨大。我们还认为，在室内空间中识别结构元素本质上是一个检测问题，而非通常采用的分割问题。我们在包含超过6000平方米覆盖面积和超过2.15亿点的新数据集上评估了方法，展示了可用于实际应用的鲁棒结果。