CoProcess2.6三维数据成果智能生产软件支持海量点云的三维浏览、查询、管理与编辑，并衍生出多种行业的专业应用模块，为点云行业应用提供高效支持。
1、特色功能，通过深度学习方法快速自动提取道路箭头标志；实现地面点，杆状物和马路牙线的批量自动提取；道路标线，行道树，井盖，路灯，电杆，标志牌，垃圾箱等点、线和面型地物，可通过半自动和手动方式提取；实现点云、轨迹和全景数据的同步浏览，便于高效提取道路要素地物；为客户提供快速制作模板功能，针对不同场景数据可通过模板方式进行深度学习；开放数据库接口，方便客户自行添加不同地物要素；提供矢量的编辑和符号化功能。
2、自动提取
结合图像和点云，利用成熟AI技术，实现了城市典型基础要素的端到端全自动矢量化处理和自动拓扑关联以及道路标志、标线，垃圾桶、标识牌、红绿灯等地物的自动提取；针对实际扫描数据（存在遮挡、密度分布不均、强度分布不均等情况），道路标志自动矢量化准确率达80%，其中，矢量化精度均优于0.1m；可以实现道路实线、虚线、停止线等道路标线的自动矢量化和自动拓扑关联、自动提取垃圾桶、标识牌以及红绿灯。
3、半自动提取
基于高效的海量点云数据索引结构，开发了道路实线、虚线的快速追踪提取算法，可自动获取线宽及线类型参数，追踪提取率及类型识别准确率优于90%；支持道路上下边线、栏杆等线对象的半自动追踪提取，提取率及准确率优于90%；支持行道树、杆类（灯杆、电杆、交通信息指示杆等）选一点拟合提取及画线提取，落地点及杆参数（胸径、高度）提取精度及准确率优于85%；支持垃圾桶、箱体（电力箱、电信箱）、牌类（交通指示牌、广告牌）选一点拟合，可快速提取箱体中心落地位置、箱体高度等参数；支持18类箭头标志的半自动框选识别与提取，提取率及精度优于90%。
4、矢量编辑
针对自动、半自动提取后的矢量，CoProcess提供了移动、合并、打断、智能修剪、智能延伸、快捷加点、快捷删点、线落地、高程修改、顶点纠正等编辑功能，方便用户快捷操作，大大提升了地物提取速度，同时也提高了成果可靠性。
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CoProcess 2.6.0 中文版
