本发明公开了一种基于多尺度特征融合的三维点云语义分割方法。针对现有方法中单一编码器存在的感受野受限、难以适应不同类别预测的问题，本发明在网络编码器部分引入多支具有不同感受野的子编码器用于编码不同尺度的特征，为了在保证子编码器感受野大小的同时减少计算量和显存占用，本发明使用空洞卷积提取点云特征。相比于已有的基于深度学习框架的三维点云语义分割方法，本发明方法更好的保留了属于点云集合的不同尺度的高维特征，因此可以适应不同尺度的地物的预测，实现比已有方法更高的语义分割精度。