Контроль качества размеров является необходимым этапом передачи готовых домов, но традиционные методы контроля требуют много времени и усилий. С учетом увеличенного внимания к использованию наземного лазерного сканера для автоматизированного контроля качества размеров, автоматизированная регистрация точек из разных углов в помещении становится более важной. Что касается размещения маркеров внутри помещения, эффективность низкая, и в готовом доме много повторяющихся структур, которые не подходят для автоматической регистрации только на основе естественных геометрических элементов или видов сверху. Предлагается метод автоматической регистрации точек из разных углов в помещении на основе глубокого обучения: использование нейронной сети PointAF для семантического разделения данных сканирования точек, затем проведение фрагментации, чтобы получить различные фрагменты точек; использование фрагмента-экземпляра для регистрации попарно, вычисление параметров преобразования, с помощью оценочной функции, основанной на доверительной степени перекрытия и ограничениях конфликтов, для удаления неправильных соответствий, а затем использование последовательного метода регистрации на основе дерева создания для завершения регистрации из разных углов. В эксперименте и проверке на соответствие, с использованием 2 наборов данных сканирования точек для 21 станции готового дома, было подтверждено эффективность и точность предложенного метода.

Лазерное сканирование; Регистрация точек; Внутренняя сцена; Глубокое обучение; Разделение точек