基于深度学习的三维点云分类方法研究
Research of deep learning-based classification methods for 3D point cloud
浙江海洋大学, 浙江 舟山 316022
摘要
随着深度学习和3D传感技术的快速发展，点云分类已在智能分级等领域得到了广泛的应用。为了更好地推进点云分类技术的研究与应用，利用管道体系结构对相关方法的研究进展进行全面而系统的梳理、分析和总结。首先，根据点云数据处理方式的不同，将现有的点云分类方法归纳为间接基于点云的方法和直接基于点云的方法。然后，着重介绍了具有代表性的方法和最新研究成果，同时比较分析了主要方法的核心思想、优缺点、适用范围、应用场景以及实验结果。最后，从四个方面对点云分类的未来发展以及研究方向进行了展望，结果表明，将间接和直接点云的方法进行2D-3D特征融合是未来的一个重要发展方向。
基金项目
舟山市科技计划项目(2021C21005)
浙江省科技厅尖兵领雁计划项目(2022C02001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0469
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 1289-1296
文章编号: 1001-3695(2022)05-002-1289-08
发布历史
[2021-12-29] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
魏天琪, 郑雄胜. 基于深度学习的三维点云分类方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1289-1296. (Wei Tianqi, Zheng Xiongsheng. Research of deep learning-based classification methods for 3D point cloud [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1289-1296. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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