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面向三维点云的场景识别方法综述
文献摘要：
基于智能机器人代替人到各种复杂环境完成探测、防疫等大量应用的需求,场景的识别引起了研究者的广泛关注.场景识别的目的是通过提取和分析场景中的特征,获得场景的高层语义信息,从而推理出所处的具体位置,它是同步定位与建图系统(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)、自动驾驶、机器人导航、闭环检测的基础.三维扫描技术的快速发展使得人们能够利用各种扫描仪快速获取各类场景的点云数据.不论扫描时间、光照环境如何变化,点云场景所获取的几何信息都具有较好的不变性,因此,基于点云的场景识别成为计算机视觉领域的研究热点.本文首先对近年来面向点云数据的场景识别方法进行了归纳和总结;然后介绍用于场景识别的大规模室内/室外场景的数据集,以及用于算法评测的评价指标,同时总结了各类算法的识别率.最后指出面向点云的场景识别中所面临的问题和挑战,对未来的研究趋势进行展望.研究结果有助于相关领域学者快速全面地了解基于点云数据场景识别的研究现状,为进一步提升场景识别精度奠定基础.
文献关键词：
点云;场景识别;特征描述符;深度学习;注意力机制;图卷积
中图分类号：
作者姓名：
郝雯;张雯静;梁玮;肖照林;金海燕
作者机构：
西安理工大学计算机科学与工程学院,陕西西安710048;陕西省网络计算与安全技术重点实验室,陕西西安710048
文献出处：
引用格式：
[1]郝雯;张雯静;梁玮;肖照林;金海燕-.面向三维点云的场景识别方法综述)[J].光学精密工程,2022(16):1988-2005
A类：
B类：
三维点云,场景识别,方法综述,智能机器人,人代,替人,复杂环境,分析场,语义信息,具体位置,同步定位与建图,Simultaneous,Localization,Mapping,SLAM,自动驾驶,机器人导航,闭环检测,三维扫描技术,扫描仪,点云数据,扫描时间,光照环境,云场景,几何信息,不变性,别成,计算机视觉,归纳和总结,外场,评测,识别率,出面,研究趋势,数据场,识别精度,特征描述符,注意力机制,图卷积
AB值：
0.409882
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