随着数字城市和数字地球概念的提出,三维数据的处理分析成为摄影测量、遥感、机器人以及计算机视觉等领域的研究热点。作为场景建模、自主导航以及目标检测等众多应用程序的基础,三维场景点云的可视化及语义标注技术越来越重要。本文以Velodyne VLP-16激光雷达传感器获取的校园场景点云数据为研究对象,研究了基于条件随机场的校园场景语义标注方法,在场景点云的预处理、点云分割以及点云语义标注三个方面展开了研究。本文的主要工作总结如下:(1)针对三维激光雷达传感器获取的三维点云数据含有大量离群点影响后续分类的问题,本文通过与直通滤波法进行实验对比,选用更适合校园场景的统计滤波法对采集的含有54904个三维点的原始点云数据进行预处理。有6767个三维点被滤除,占原始点云数据的12.33%,耗时1535ms,有效去除了建筑、树木等主体点云周围的离散点,达到了快速滤波的目的。针对图像中含有大量地面点增大后续计算量的问题,本文采用随机采样一致性算法进行地面分割。场景中的绝大多数地面点被快速去除,共去除11821个地面点,占处理前三维点数量的24.56%,耗时768ms。(2)为了减小后续标注模型的计算节点数量并提高分类准确率,需要通过点云分割获取高阶团。本文通过与K-means分割算法进行实验对比,选用原理简单且具有更好分割边界的区域生长算法对场景点云进行分割,得到了33个点云分割块,其中平面点的分割较规整,有效避免了过分割现象。然后利用得到的点云分割块,使用基于区域生长的高阶团构造算法生成了27个高阶团,耗时192ms。使标注模型需要计算的节点数量由35137个单点减少为27个高阶团,为标注效率的提高奠定基础。(3)为了更好地实现主要地物的分类标注并对结果进行展示,本文设计并实现了具有4个功能模块的校园场景点云语义标注系统。先引入包含上下文语义信息的高阶团来进行条件随机场模型的构建,然后通过次梯度迭代法和图割推断算法对该模型的参数进行学习和推断。结合6个点特征、1个边特征和4个高阶团特征完成点云语义标注,并对每一步处理结果进行了可视化。对采集的4个典型校园场景的数据集总计146579个三维点进行测试,总体分类准确率分别为95.06%,93.90%,94.12%和93.74%。四个场景的标注准确率均达到93%以上,均可以在1500ms内完成标注。最后利用随机森林法进行对比实验,由结果可知本文方法的分类准确率更高,满足了校园场景点云语义标注的要求。