新闻网讯（通讯员姚实）近日，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室杨必胜教授课题组在线发布超大规模城市场景点云语义实例数据集WHU-Urban3D，相关成果同时在测绘遥感领域国际顶尖期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（《国际摄影测量与遥感协会ISPRS会刊》）发表。

论文题为“WHU-Urban3D: An urban scene LiDAR point cloud dataset for semantic instance segmentation”（WHU-Urban3D：用于语义实例分割的城市场景 LiDAR 点云数据集，2024，09:500）。硕士研究生韩旭、刘翀为共同第一作者，董震教授和杨必胜教授为共同通讯作者。武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室为通讯作者单位。

激光点云是数字化时代最具代表性的三维数据，以激光扫描为代表的新型三维对地观测技术，可快速获取具有三维位置和一定属性的点云，从多个角度将现实世界立体数字化。

点云智能处理是大规模城市立体环境感知和认知的首选途径，迫切需要构建高质量的点云标注样本和准确的真值，对大范围场景点云的语义化和实例化结果进行科学的评价。然而，国内外现有的点云数据集在空间的覆盖度、场景的复杂度、目标的多样性以及样本的丰富度等方面均无法满足实际的需求。

杨必胜教授课题组通过多年实景三维中国和新型基础测绘工程项目的积累，构建了空间范围覆盖近70平方公里，涵盖机载平台点云、车载平台点云及全景影像等多源数据的WHU-Urban3D点云数据集。该数据集在以下方面形成了突破：丰富的逐点语义实例标注，提供了超过6亿点的语义实例标注，地物类别超过30余种，为各类点云深度学习模型提供了高质量的训练样本和测试数据；复杂的城市场景覆盖，涵盖了上海和武汉两个大规模城市场景的空中机载平台和地面车载平台的点云，为多模态点云的语义和实例深度学习方法的评测提供了权威参考；涵盖了同一区域的跨平台点云的准确标注，首次为点云跨域深度学习方法提供了可靠的测试和参考。

另悉，杨必胜课题组曾于2020年推出最大规模的点云配准基准数据集WHU-TLS，已为 60 国家和地区的千余名科学家提供了基准数据。此次发布的WHU-Urban3D与WHU-TLS联合，将为城市场景的三维理解提供更高质量的数据支持，也为智能交通、城市规划等领域的研究和应用提供了新的思路，对推动点云智能处理理论方法的进步具有重要的价值。

两项研究获得了科技部重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目等项目的资助。

数据集链接：https://whu3d.com/

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271624000522