基于PointNet的点云数据处理及识别技术应用研究

摘要：

主要基于PointNet模型对点云数据进行特征分类处理,直接对无序化的三维点云数据进行无规则输入处理,通过对无序化的点云数据中的每一个点进行单独的处理,来实现点云数据的输入,与点的输入顺序没有关系,在PointNet中最重要的方法是对称函数最大池化来合并点云数据中每一个点的信息,输出分类特征集合或分割结果,然后结合计算机视觉的神经网络和深度学习等方法,来理解和分析点云数据对物体和环境的智能化识别的应用研究.

关键词：三维点云数据;分类特征集合;深度学习

所属期刊栏目：44

分类号：P231(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2021-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：194-195,201