1.三维点云语义引导的室内场景平面图生成方法，其特征在于，包括：利用点云语义分割网络将室内点云进行划分，获取室内建筑物主体结构图像；

对所述建筑物主体结构图像进行空间剖分，获取室内剖分结构图像；

对所述室内剖分结构图像进行房屋优化，获取初步优化结构图像；

对所述室内剖分结构图像进行房屋优化，获取初步优化结构图像包括：利用马尔科夫随机场法将所述室内剖分结构图像表示为无向图，其中，所述无向图包括：预设数量的空间单元和无边向集合；

利用最大流最小割算法对所述无向图进行优化，获取初步优化结构图像；

利用最大流最小割算法对所述无向图进行优化包括：

其中，E(L)为最大流最小割算法中总能量大小，Edata(lk)表示数据项，Esmooth(lk,lj)表示平滑项，λ表示平衡二者之间的权重系数，m为房间数量，k为当前选定的房间索引，j为与当前选定房间相邻的房间索引值，lk为当前选定的房间索引对应的标签值，lj为与当前选定房间相邻的房间索引对应的标签值；

对所述初步优化结构图像进行房屋边界优化，获取室内场景平面图；

对所述初步优化结构图像进行房屋边界优化，获取室内场景平面图包括：利用深度优先搜索以递归的形式搜索到房屋边界的最优结构，获取所述室内场景平面图；

利用深度优先搜索以递归的形式搜索到房屋边界的最优结构包括：在房间边界选取起始点和终止点，并确定初始方向，沿着所述初始方向进行搜索，获取搜索路径；

对所述搜索路径进行判断，直至搜索到所述终止点，计算所述搜索路径的能量大小，选定能量最小的路径作为最优结构。

2.根据权利要求1所述的三维点云语义引导的室内场景平面图生成方法，其特征在于，对所述建筑物主体结构图像进行空间剖分，获取室内剖分结构图像包括：利用建筑物主体对应三维点云数据投影至二维栅格影像，计算建筑物主体结构图像到最近边界的距离，得到距离变换图；

利用分水岭算法对距离变换图进行分割，获取不同区域。

3.根据权利要求1所述的三维点云语义引导的室内场景平面图生成方法，其特征在于，所述无边向集合包括：空间单元连接源点以及汇点的边、空间单元两两相连的边。

4.根据权利要求1所述的三维点云语义引导的室内场景平面图生成方法，其特征在于，对所述搜索路径进行判断，直至搜索到所述终止点包括：若所述搜索路径中的像素点是房间标签点且是房屋边界点，则继续沿所述初始方向搜索；

若所述搜索路径中的像素点是空白点，则会生成两条路径：第一条会沿着所述初始方向继续搜索，第二条则根据所述空白点邻近的且没有被搜索过的边界点确定搜索方向，并继续搜索；

若所述搜索路径中的像素点超出房间最大边界范围，则改变方向，继续搜索。

5.根据权利要求1所述的三维点云语义引导的室内场景平面图生成方法，其特征在于，计算所述搜索路径的能量大小的方法为：U(Ri)＝Ucorner(Ri)+β*Upenalty(Ri)其中，U(Ri)为房间边界路径对应能量大小，Ri为所选定的房间对应的边界，Ucorner(Ri)指房间角点项，Upenalty(Ri)指房间惩罚项，β指平衡二者之间的权重系数。