一种数字孪生道路点云语义分割优化训练方法及系统

本发明公开了一种数字孪生道路点云语义分割优化训练方法及系统，包括：获取真实道路场景点云数据并构建训练样本集，同时通过数字孪生仿真生成合成点云数据集；对真实训练样本与合成数据进行域差异分析，对合成数据进行域转换与增强处理，获得域增强点云数据集；采用类别均衡采样策略获取各类别均衡的训练样本，并构建渐进式增强比例的混合训练数据集；构建道路场景点云语义分割模型，利用主动学习策略对混合训练数据集进行迭代训练与优化，并对模型进行评价以确定最优数据集配置。发明具有语义分割性能优、场景适应性强的特点，有助于升点云语义分割模型的识别精度与泛化能力，降低模型对大规模真实标注数据的依赖。