Las puertas son elementos importantes de las fachadas de los edificios en nubes de puntos escaneadas. La detección precisa de puertas es un paso crítico en la reconstrucción de edificios y la navegación en interiores. Sin embargo, los métodos recientes de detección de puertas a menudo pueden obtener información incompleta y solo pueden detectar puertas con un solo estado (abiertas o cerradas). Para mejorar esto, se propone un método de reconocimiento del estado de la puerta basado en la detección de esquinas y el ajuste de líneas rectas. En primer lugar, se introduce la segmentación de planos basada en características locales para obtener una división estructural a partir de los datos escaneados en bruto para extraer la pared. A continuación, se calcula el cuadro delimitador de cada plano para obtener los puntos de las esquinas, que luego se combinan con la restricción de características para clasificar los elementos de la puerta y la pared. Luego, se extrae el límite de cada plano mediante un vector normal, y los puntos de límite desordenados y discontinuos se ajustan a líneas rectas basadas en proyección. Finalmente, el estado de la puerta se obtiene mediante el análisis del ángulo entre las líneas rectas de la pared y la puerta. La efectividad del método propuesto se prueba y evalúa en los conjuntos de datos de detección de la sala de estar de ICL-NUIM y House of Room. Además, los resultados experimentales comparativos indican que nuestro método puede extraer puntos de esquina y reconocer los diferentes estados de las puertas de manera efectiva y robusta en diferentes escenas.