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點雲數據語義分割的理論與方法（簡體書）
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本書主要基於激光點雲對複雜場景三維目標語義分割技術進行研究，致力於提高基於三維激光點雲的語義分割技術的速度、自動化和智能化水平。本書首先根據點雲獲取方式及測量原理的差異，將現有的3D點雲主要可分為LiDAR點雲、影像點雲、RGB-D點雲、結構光點雲及其他類型點雲，並針對每種類型點雲介紹了具有代表性的數據集；在此基礎上對現有的三維點雲語義分割算法進行概述和總結，分析存在的問題及技術難點，針對問題提出了快速、高效的三維目標分割方法，主要包括：三維點雲混合索引Kd-OcTree的建立、融合點雲與影像的深度學習語義分割技術(包括建築物立面精細邊界語義分割算法)以及基於三維點雲的深度學習語義分割技術。以上研究成果對複雜場景三維點雲數據的快速處理以及三維目標智能化、高魯棒分割技術的研究起到了重要的推動作用。同時，為激光點雲數據在無人駕駛、智慧城市、全球製圖等領域的應用提供了重要的技術支持。
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