교량의 디지털 운영 요구 사항과 관련하여, 교량 빠른 역설 모델링 기술은 운영 데이터베이스 구축에 있어 중요한 요소가 되었습니다. 수집한 3차원 포인트 클라우드 데이터는 운영 기록 및 디지털 쌍둥이 형성에 필수 요소입니다. 디지털 통제 프레임워크에서 부품의 의미론적 정보의 정확도는 포인트 클라우드 인스턴스의 의미론적 분할의 정확도에 의존합니다. 전형적인 교량 부품의 고정밀 및 해석 가능한 인스턴스 분할을 위해 의지 정보가 의미론적 정보로 도입되고 지식 중심 포인트 클라우드 인스턴스 분할 방법에 대한 연구가 이루어졌습니다. 먼저, 범주 수준의 분할 분류를 기반으로 한 최적화 데이터 처리를 통해 인스턴스 추출의 정밀도를 향상시킬 수 있습니다. 그 다음, 설계 원칙에 따라 부품 간 기하학적 관계에 기초하여 교량 판넬 경계와 보 축분 배를 결정할 수 있습니다. 마지막으로, 교량 기둥 중앙선 및 수평 및 수직 보 교차 배치에 대한 형식적 규칙을 기반으로 교량 판넬 및 보의 인스턴스 분할을 구현하기 위해 동적 경계 상자를 구축할 수 있습니다. 실제 포인트 클라우드 데이터에서 이 방법의 구현 결과는 이 방법이 인스턴스 분할에 우수한 성능을 갖고 있으며 의미론적 분할 알고리즘의 데이터 의존성을 낮추고 교량의 자동 모델링 기술을 지원할 수 있음을 보여줍니다.

3D 포인트 클라우드; 교량 부품; 의미론적 분할; 지식 주도; 인스턴스 분할