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基于深度学习的三维点云分类方法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
计算机视觉;智能分级;深度学习;三维点云;点云分类
中图分类号：
作者姓名：
魏天琪;郑雄胜
作者机构：
浙江海洋大学,浙江舟山316022
文献出处：
引用格式：
[1]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(05):1289-1296
A类：
B类：
三维点云分类,分类方法,传感技术,智能分级,分类技术,道体,体系结构,相关方法,据点,点云数据处理,方法归纳,主要方法,核心思想,接点,2D,特征融合,计算机视觉
AB值：
0.262547
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