當前，點云、Mesh和影像作為主要的空間數據種類，通過對其中目標物的分類以識別空間中的各類自然與人工要素，是提升后續(xù)眾多應用場景中監(jiān)測和管理能力的重要手段。DP3.0接入AI深度學習算法，可自動化完成點云、Mesh和數字圖像等數據的語義識別分類，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、應急安防等場景的空間感知和監(jiān)測智能化水平。

DP3.0智能化三維點云數據處理，可高效完成建筑、道路、植被、水系、地面及設施等要素的高精度語義分割?；诳勺冃吸c卷積網絡，采用多尺度特征提取和注意力機制，能有效應對點云密度不一、遮擋等復雜場景，分類精度可達85%-95%；基于GPU加速的點云領域采樣策略，相比傳統(tǒng)方法，處理效率提升10-20倍，支持平方公里級點云的快速處理，大幅降低人工標注成本。

室內點云自動分類技術通過AI驅動的點云分析，可實現墻面、地面、天花板等建筑要素的智能檢測。其核心流程包括幾何特征分析以及基于超點和TransFormer架構的深度學習的語義分割，具有毫米級精度。該技術相比傳統(tǒng)人工建模效率提升10倍以上，在建筑竣工測量、精度檢測、逆向建模等領域優(yōu)勢突出：可自動識別門窗結構、檢測地面平整度誤差、為逆向生成合規(guī)的BIM模型提供數據支撐，大幅降低改造項目的勘測成本。

DP3.0實景三維Mesh自動分類語義化技術，通過AI算法可對實景建模生成的三角網模型進行智能語義分割，可完成建筑、道路、植被、地面等地物要素的自動化識別與分類。其核心特點在于采用Diffusion+Transformer的熱核特征傳播的幾何深度學習網絡，能夠直接處理不規(guī)則三角網格數據，在保持模型拓撲結構完整性的同時實現亞米級分類精度，并支持多層次語義體系構建，為城市空間數據分析智能化奠定基礎。

基于DOM（數字正射影像）和衛(wèi)星影像地物要素提取技術，通過基于RSTerrain網絡的深度學習算法，結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，實現了建筑、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化分類，最小識別單元可達5個pixel（可識別縫隙、裂縫等）。