當(dāng)前，點(diǎn)云、Mesh和影像作為主要的空間數(shù)據(jù)種類，通過對(duì)其中目標(biāo)物的分類以識(shí)別空間中的各類自然與人工要素，是提升后續(xù)眾多應(yīng)用場景中監(jiān)測(cè)和管理能力的重要手段。DP3.0接入AI深度學(xué)習(xí)算法，可自動(dòng)化完成點(diǎn)云、Mesh和數(shù)字圖像等數(shù)據(jù)的語義識(shí)別分類，從而減少人工操作和誤差率，大幅提升城市治理、工程建造、自然資源、應(yīng)急安防等場景的空間感知和監(jiān)測(cè)智能化水平。

DP3.0智能化三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理，可高效完成建筑、道路、植被、水系、地面及設(shè)施等要素的高精度語義分割?；诳勺冃吸c(diǎn)卷積網(wǎng)絡(luò)，采用多尺度特征提取和注意力機(jī)制，能有效應(yīng)對(duì)點(diǎn)云密度不一、遮擋等復(fù)雜場景，分類精度可達(dá)85%-95%；基于GPU加速的點(diǎn)云領(lǐng)域采樣策略，相比傳統(tǒng)方法，處理效率提升10-20倍，支持平方公里級(jí)點(diǎn)云的快速處理，大幅降低人工標(biāo)注成本。

室內(nèi)點(diǎn)云自動(dòng)分類技術(shù)通過AI驅(qū)動(dòng)的點(diǎn)云分析，可實(shí)現(xiàn)墻面、地面、天花板等建筑要素的智能檢測(cè)。其核心流程包括幾何特征分析以及基于超點(diǎn)和TransFormer架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)的語義分割，具有毫米級(jí)精度。該技術(shù)相比傳統(tǒng)人工建模效率提升10倍以上，在建筑竣工測(cè)量、精度檢測(cè)、逆向建模等領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)突出：可自動(dòng)識(shí)別門窗結(jié)構(gòu)、檢測(cè)地面平整度誤差、為逆向生成合規(guī)的BIM模型提供數(shù)據(jù)支撐，大幅降低改造項(xiàng)目的勘測(cè)成本。

DP3.0實(shí)景三維Mesh自動(dòng)分類語義化技術(shù)，通過AI算法可對(duì)實(shí)景建模生成的三角網(wǎng)模型進(jìn)行智能語義分割，可完成建筑、道路、植被、地面等地物要素的自動(dòng)化識(shí)別與分類。其核心特點(diǎn)在于采用Diffusion+Transformer的熱核特征傳播的幾何深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，能夠直接處理不規(guī)則三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)，在保持模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)完整性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)亞米級(jí)分類精度，并支持多層次語義體系構(gòu)建，為城市空間數(shù)據(jù)分析智能化奠定基礎(chǔ)。

基于DOM（數(shù)字正射影像）和衛(wèi)星影像地物要素提取技術(shù)，通過基于RSTerrain網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合多光譜特征融合與上下文感知模塊，克服陰影、高光、多分辨率等干擾，實(shí)現(xiàn)了建筑、道路、植被、水系、裸土等要素的智能化矢量提取，其分類精度達(dá)90%以上。相比傳統(tǒng)人工解譯方式，處理效率提升50倍以上，可快速完成大范圍地物普查，支持高分辨率影像的精細(xì)化分類，最小識(shí)別單元可達(dá)5個(gè)pixel（可識(shí)別縫隙、裂縫等）。