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本发明公开了基于点云三维重建的建筑设计与分析方法，属于建筑物建模技术领域。本发明通过获取房屋外部点云数据，结合房屋CAD设计图纸（CAD图像），利用采集的数据集进行训练室内场景推测网络；使用对抗生成网络（GANs）来推测并生成室内场景的多视角图，再通过这些图像生成室内点云，最后融合室内外点云，实现在不知道房屋内部场景布局的情况下，推测设计出房屋内部布局，并建立房屋模型，不仅保护了房主的隐私，还提高了设计效率和准确性。

本发明公开了一种基于建筑立面点云的多视角投影主体结构建模方法及系统，该方法包括：对目标建筑物进行多站点布置，根据各个站点下投影的目标建筑物提取特征边界线；将目标建筑物的影像图输入到L‑CNN深度学习网络中，提取特征图中的线段以及线特征；构建图割理论的能量模型，实现最优线特征划分；对建筑主体结构轮廓线进行由线到面的组合，得到复杂多边形并规则化其边界，得到建筑物规则化后的面片；将属于同一建筑的所有面片组装后得到完整建筑表面模型。本发明可有效提高建筑三维点云的重建精度，主体结构线特征提取的完整性达到了95%，建筑物主体结构的模型表达精度较高，建筑物主体结构点云到相应三维模型的平均距离和标准差均小于0.1m。