本技术公开了一种用于建筑预制构件深度学习语义分割的点云生成方法及系统。所述方法主要包括:创建建筑预制构件生成规则的结构化文本、基于Revit二次开发环境自动生成规范化建筑预制构件模型、利用图形学方法生成点云数据。本发明通过将文档分为预制构件类别、相应尺寸和几何特征三个部分，获得结构化的建筑预制构件文本，提高了建筑规范的可读性、使其便于读者理解，通过自动化的方式生成符合建筑规范要求的建筑预制构件模型，大大提高了工作效率。本发明可高效实现自动化规范化生成建筑预制构件模型的点云数据，服务于建筑预制构件的尺寸和质量检测。
背景技术
点云数据是三维坐标系统中一组向量的集合。数据的主要特点是高精度、高分辨率和几何信息的高维度，可以直观地表示空间中物体的形状、表面和纹理等信息。点云数据在建筑领域中用于建筑设计、建筑监测、建筑施工、建筑文化遗产保护和室内设计等方面。在建筑监测和建筑施工方面，通过定期获取建筑物的点云数据，可以监测建筑物的变化和损坏情况，及时进行维护和修复，保证建筑物的安全性和稳定性；可以为施工人员提供更精准的建筑物质量尺寸信息，帮助他们在施工过程中更好地控制和调整施工设备，提高施工效率和安全性。
基于点云的语义分割是指利用点云数据进行场景的语义分割，用于识别并将点云中的不同物体或区域进行分类。机器深度学习算法在这方面的应用是通过深度学习模型来自动学习点云数据中不同物体的特征和语义信息，再根据学习到的特征和信息来进行语义分割。该领域通常会使用一些基于深度学习的模型和算法，比如卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)、全连接神经网络(Fully Connected Neural Network，FCN)等来处理点云数据。通过这些模型，可以对点云数据进行特征提取、学习和预测，从而最终实现对点云数据的语义分割。此外，为了实现更好的语义分割效果，还可以结合一些先进的深度学习技术，比如注意力机制、多尺度特征学习、迁移学习等，来提高模型的准确性。一些基于深度学习的方法，如PointNet、PointNet++、VoxNet等，已经被应用于点云的语义分割任务并取得了不错的成绩。这些方法通过对点云数据进行处理和学习，有效地实现点云的语义分割，为三维场景理解和识别提供了重要的基础。
数据集是机器学习模型训练和测试的基础，决定着模型的性能和泛化能力。由于点云数据采集难度和数据处理复杂的原因，目前缺少点云数据集对机器深度学习实验方法的证实。其中，点云数据的采集难度高体现在点云数据的采集通常需要使用昂贵的激光扫描仪或摄影测量仪，且需要专业人员进行操作，成本较高；点云数据处理复杂体现在点云数据通常包含大量的点，通常需要进行复杂的处理和分析，以及专业的软件和技术支持。
在现有技术中，建筑预制构件的点云生成通常依赖于模型设定固定的点云密度进行自动化转换。这种方法虽然实现了一定程度的自动化，但未能考虑真实环境中扫描仪的放置位置和参数设置，导致生成的点云数据难以准确模拟实际的扫描情况。此类方法在复杂建筑场景中应用时，往往会导致数据缺失或精度不足，进而影响质量检测和尺寸验证等任务。因此，现有技术存在生成点云数据时缺乏对真实扫描条件的有效模拟这一问题，这正是本发明旨在解决的关键技术难题。
实现思路