Semantic Segmentation Method of Bridge Point Clouds Based on Curvilinear Features and Attention Mechanism

ZHOU Baoding; HUANG Qianfeng; SONG Jiangbo; ZHAN Lu; LIU Mo; JIAO Feng; LIU Yang; LEI Lei

doi:10.14188/j.2095-6045.20250492

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Semantic Segmentation Method of Bridge Point Clouds Based on Curvilinear Features and Attention Mechanism

更新时间：2026-10-12

- Semantic Segmentation Method of Bridge Point Clouds Based on Curvilinear Features and Attention Mechanism
- Journal of Geomatics Vol. 51, Issue 5, Pages: 169-179(2026)
- 作者机构：
  
  1.深圳大学土木与交通工程学院，广东深圳，518060
  2.鲁南高速铁路有限公司，山东济南，250001
  3.山东建筑大学交通工程学院，山东济南，250101
  4.中铁第一勘察设计院集团有限公司，陕西西安，710043
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.14188/j.2095-6045.20250492
  CLC： P228;U442
- Revised：2026-06-29，
  
  Published：05 October 2026
- 稿件说明：
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周宝定，黄乾峰，宋江波，等.基于曲线特征与注意力机制的桥梁点云语义分割方法［J］.测绘地理信息，2026，51（5）：169-179

ZHOU Baoding，HUANG Qianfeng，SONG Jiangbo，et al.Semantic Segmentation Method of Bridge Point Clouds Based on Curvilinear Features and Attention Mechanism［J］.Journal of Geomatics，2026，51（5）：169-179
周宝定，黄乾峰，宋江波，等.基于曲线特征与注意力机制的桥梁点云语义分割方法［J］.测绘地理信息，2026，51（5）：169-179 DOI： 10.14188/j.2095-6045.20250492.

ZHOU Baoding，HUANG Qianfeng，SONG Jiangbo，et al.Semantic Segmentation Method of Bridge Point Clouds Based on Curvilinear Features and Attention Mechanism［J］.Journal of Geomatics，2026，51（5）：169-179 DOI： 10.14188/j.2095-6045.20250492.

摘要

语义信息的有效提取对桥梁点云模型分析具有决定性作用，然而三维激光扫描获取的原始点云数据普遍存在语义缺失问题。因此，本文基于开源桥梁数据构建标准化的点云语义分割数据集，评估主流点云语义分割算法在复杂桥梁场景下的分割性能，针对PointNet++、DGCNN和CurveNet等主流算法在桥梁点云分割中存在的局部特征提取能力弱和长距离依赖关系建模不足的问题，本文提出了一种基于长距离曲线特征与注意力机制的桥梁点云语义分割算法BCA-Net，增强了局部特征的表达能力，显著提高了桥梁点云的分割精度。通过构建桥梁点云数据集验证了BCA-Net算法的有效性。

Abstract

Effective extraction of semantic information plays a crucial role in the analysis of bridge point cloud models； however， raw point cloud data acquired through 3D laser scanning generally suffers from semantic gaps. Therefore， this paper constructs a standardized point cloud semantic segmentation dataset based on open-source bridge data and evaluates the segmentation performance of mainstream point cloud semantic segmentation algorithms in complex bridge scenarios. To address the weaknesses in local feature extraction and insufficient long-range dependency modeling of mainstream algorithms such as PointNet++， DGCNN， and CurveNet in bridge point cloud segmentationm， this paper proposes a bridge point cloud semantic segmentation algorithm， BCA-Net， based on long-range curve features and an attention mechanism， which enhances the expressive power of local features and significantly improves the segmentation accuracy of bridge point clouds. The effectiveness of the BCA-Net algorithm is verified through the constructed bridge point cloud dataset.

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