本发明公开了摄影测量数据处理技术领域的基于多特征整合深度学习模型的倾斜摄影点云分类方法，首先，通过研究顾及视觉注意力机制的点云分类优化，实现点云立体视觉注意特征分析方法，以及基于深度学习的立体目标视觉注意力评估方法，并进行识别目标注意力强弱评估与排序；其次，利用立体视觉注意力机制，对待识别的倾斜摄影点云进行点云过滤，开展点云初级特征描述及自学习子模型研究；最后，经过点云场景相对于待识别目标的视觉注意力机制过滤后的点云作为待识别点云；本发明在应用上，取得具有实用价值的倾斜摄影实景点云分类技术，以期切实地推进倾斜摄影应用由“可视化”向“可计算”方向发展。