从点云数据到实景三维：LiDAR360MLS使道路部件级实景三维建模变得如此简单!
随着城市化进程的加速和智能交通系统的不断演进，基础设施管理的精细化需求日益凸显。数字孪生技术的兴起为城市的动态管理与决策提供了崭新的机遇，基于激光雷达点云数据的道路部件级实景三维建模技术能够实现对城市道路及其周围环境的高保真三维可视化。这项技术通过高精度捕捉城市道路及其环境的三维信息，实现对基础设施的细致重建，反映每一个部件的真实状态，这不仅提升了基础设施的可视化效果，还为智能交通系统和可持续城市发展奠定了重要基础，推动智慧城市建设迈向新的高度。
LiDAR360MLS软件，基于激光雷达数据，结合道路场景特点，针对数据处理难点，提供了从点云处理——道路要素批量提取——道路部件级实景三维建模的完整解决方案，具备一键式、批量化和全自动建模的优势特点，不仅从时间上提高了建模的效率，成果上提高了建模的质量，而且使得部件级实景三维建模的操作更加简易！
一、点云分类
LiDAR360MLS软件针对不同的点云数据采集模式，内置了多种场景下的深度学习分类模型，支持室外-车载、室内/外-手持、地下车库-手持、铁路等不同模式下的地物分类，可分离道路场景下的地面点、高/低植被、建筑物、电力线、动态/静态车辆、护栏以及杆状物等10种常见类别。软件还提供了自定义点云深度学习分类功能，支持少样本的点云分类模式，1%样本可达到100%样本相当精度。
二、交通标志标线及路侧设施快速提取
针对车道线、导向箭头、人行横道等道路标志标线，软件支持全自动绘图方式，对于点云数据大范围缺失以及强度对比度较低的情况，也能准确快捷地实现路面要素提取，并且交通标志标线大小统一按照国家标准要求设计。另外，软件还提供了各种矢量编辑工具以满足多样化需求。
基于分类后的点云数据，软件可全自动批量提取道路上所有杆状设施（路灯、交通信号灯、交通指示牌等）以及路侧行道树的种子点，无需手动点选，效率显著提升。软件内置路边沿线自动探测功能，快速绘制道路表面、花坛及隔离带等要素。另外，软件还支持图像深度学习自定义训练，通过AI自主标注图像数据以及AI模型训练，可以对图像进行检测/分割，并通过模型推理提取图像上的信息，包括路牌检测、车道线分割、道路标识提取等，推理结果可进行3D反投影映射。
三、单体模型自定义扩充与建模规则管理
软件内置单体模型符号库，能够快速选择并应用常用模型；另外，软件支持用户自定义添加单体模型符号，增强项目适应性，满足多样化需求。
支持自定义配置任意建模规则，根据道路实际情况，为路面要素设置合适的纹理以及对应的模型符号，灵活适配各种项目要求
四、全自动几何质检、确保一键建模可靠性
针对绘制好的路面矢量要素，软件提供了全自动几何质检功能，检查道路区域及其内部对象中存在的拓扑错误，确保一键道路建模的可靠性。另外，软件会自动标注存在拓扑错误的地方，并提供了自动+手动修复的方式，方便用户快捷定位并修复错误。
针对道路表面以及道路设施，软件支持一键完成建模操作。2秒可批量建模3个矢量图层中的115个要素对象[1]，建模效率显著提升！
五、支持模型查询、搭配多样化模型编辑工具，实现模型精细化管理
针对建模后的道路模型，软件支持模型信息查询，快速了解模型所在的图层、模型关联的矢量图层以及矢量要素ID信息。对于存在方向、大小以及位置错误的模型，软件提供了多样化模型编辑工具，既可对单个模型实现精细化处理，也可按属性字段对模型实现批量编辑。
六、模型导出
对于构建好的模型，软件不仅支持对建模场景的导入和导出操作，方便多人协同作业；
同时支持obj格式带纹理与坐标的单体模型导出，无缝衔接任意的三方平台。
结语
总之，LiDAR360MLS软件的道路部件级实景三维建模功能，不仅在技术上有很大的优势，还能够提升基础设施的管理与维护效率，为城市的整体规划和发展提供数据支持，是推动智能城市建设的重要工具！
