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大规模室外点云数据具有丰富的空间结构，是地理信息获取的重要手段之

一，目前三维点云数据在智慧城市建设和无人驾驶等领域都有十分广泛的应用场

景。随着技术的发展，获取大场景的激光雷达点云和摄影测量匹配点云也愈加方

便，从高精度的点云数据中提取精细化的地物以满足众多领域的生产需求是目前

十分热点的问题，但是由于数据本身具有不规则性、复杂几何结构特征及地物尺

度变化大等特点，点云分割的准确性依然是一个巨大的挑战。大规模点云数据包

含的地物类别比较复杂，传统的机器学习方法需要人工设计特征，难以