【摘 要】
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点云分割是三维场景理解的关键内容,在自动驾驶、机器人等人工智能领域有重要应用。首先,总结点云数据类型和数据特点。其次,追溯点云分割的发展历程,总结并评述了复杂场景中点云分割的代表性方法。点云分割按照分割结果是否含有语义信息可分为传统分割和语义分割。点云语义分割普遍采用了机器学习算法,根据特征提取方式可分为基于人工特征的方法和基于自动特征的方法。基于自动特征的点云语义分割方法普遍采用了深度学习框架,
【基金项目】
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山西大学商务学院院科研项目(No.Y2019038)。
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点云分割是三维场景理解的关键内容,在自动驾驶、机器人等人工智能领域有重要应用。首先,总结点云数据类型和数据特点。其次,追溯点云分割的发展历程,总结并评述了复杂场景中点云分割的代表性方法。点云分割按照分割结果是否含有语义信息可分为传统分割和语义分割。点云语义分割普遍采用了机器学习算法,根据特征提取方式可分为基于人工特征的方法和基于自动特征的方法。基于自动特征的点云语义分割方法普遍采用了深度学习框架,是当前研究的热点。最后,总结当前研究现状,展望复杂场景点云分割未来的发展趋势。
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