一种基于深度学习的多源数据融合CAD制图方法及系统

本发明涉及计算机辅助设计技术领域，公开了一种基于深度学习的多源数据融合CAD制图方法及系统，其中，一种基于深度学习的多源数据融合CAD制图方法通过多源时空基准对齐、反射自适应点云增强、跨模态特征融合、渐进式矢量生成、工程约束优化和导航输出，实现建筑CAD底图、激光点云数据和高清视频流的智能融合处理；采用ICP算法进行点云拼接，使用张正友标定法建立空间对应关系，通过深度学习网络提取多模态特征，并利用注意力机制实现跨模态特征融合；最终生成符合工程规范的高精度矢量地图，适用于大型停车场导航地图自动生成；本发明提高了制图效率和精度，降低了人工成本，具有良好的工程应用价值。