【摘 要】
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场景理解是信息科学里的重要研究内容,而三维(3D)数据相比于二维(2D)数据有着众多优势。目前点云的获取有多种方式,且不同获取方式的点云具有不同的特点,此外,基于点云的3D场
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,河北交通职业技术学院电气与信息工程系,北京师范大学遥感科学国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61175031);国家863计划(2012AA041402)
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场景理解是信息科学里的重要研究内容,而三维(3D)数据相比于二维(2D)数据有着众多优势。目前点云的获取有多种方式,且不同获取方式的点云具有不同的特点,此外,基于点云的3D场景理解中的关键技术研究还没有完整、系统的综述。为此,总结了不同方式的点云获取方法,并对不同的点云数据及相关数据库进行对比分析。基于目前3D场景理解的研究进展,针对3D场景理解中的点云滤波、特征提取与点云分割和点云语义分割等技术进行了对比分析与总结。通过对近些年国内外文献的结论进行梳理,凝练出3D场景理解关键技术中存在的问题,并对3D场景理解问题的发展趋势做了展望。基于点云的3D场景理解因其数据的丰富性而被广泛应用在众多领域中,但是目前基于3D点云的场景理解效果,尤其是针对具有颜色信息的激光点云的场景理解,还有众多内容有待深入研究。
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