针对低质量扫描点云的管道分割与几何重建一体化方法,在数据稀缺场景下仍能提供可靠结果。
Wanchen, Yu · Shu, Jiangpeng · 杨紫涵 · Hongliang, Ding · 曾武华 · Yong, Bai
Automation in Construction 2025
PipeSegNet在分割和重建中的表现受扫描质量影响较小,有望在数据严重缺失的情况下仍能进行准确重建。
PipeSegNet通过增强全局与局部感知能力,实现管道分割准确率96.37%,IoU 91.45%。
重建管道的总平均相对误差仅为2.73%,表明提取的几何参数与实际管道高度接近。
利用BIM生成具有可控密度的数据集,并通过对齐策略解决BIM生成数据与真实数据之间的特征和标签不一致问题。