Global Mapper Lidar Module还挺厉害的，自动分类的效果很不错。首先去除地面点，用的是形态学滤波方法。之后可以分类出建筑物、低中高树木、电力线路。https://www.bluemarblegeo.com/products/global-mapper-lidar.php 另外VRMesh也可以实现分类。具体功能怎么操作还没有学会，应该是基于Mesh的，要将点云先构网，之后各
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2016-11-13 19:01:00
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内容摘要：在测绘领域，激光雷达（LiDAR）测量技术被誉为是继GPS技术之后的又一次技术革命。基于搭载平台类型，可以细分为星载、机载、地面/地基、车载、背包、船载LiDAR等。其中，机载LiDAR测量技术较为常见，主要用于获取被测量区域的高精度、高分辨率的数字高程模型、数字表面模型、电力巡线、林业资源调查、城市三维模型制作等。目前，机载LiDAR又可以进一步细分为有人机LiDAR、无人机LiDAR
内容摘要：粗差剔除是机载LiDAR点云数据后处理中的关键步骤之一，它对后续的滤波操作具有重要的影响。但已有的粗差剔除方法存在需要大量人工干预或者普适性差的缺点。本文在使用高程直方图剔除显著的高位、低位粗差基础上，利用KD-树组织机载LiDAR点云数据，通过判断当前点与其k个最邻近点的平均距离的大小来自适应的识别粗差点。01前言机载激光雷达（LiDAR）技术是一项能够直接、快速获取地球表面三维空间信
文章目录PolarNet介绍极坐标划分自己的测试程序代码逐步解析测试效果 PolarNet介绍github工程代码：https://github.com/edwardzhou130/PolarSeg点云语义分割在自动驾驶领域的感知模块占据重要地位, 从多年前基于传统的点云聚类和分割,到近些年基于深度学习的点云语义分割方法, 技术逐渐成熟已经进入实时端到端的阶段. 前有基于球面投影映射出二维深度图
作用：绘制高精地图、定位、 避障。工作原理：向目标物体发射一束激光，根据接收-反射的时间间隔确定目标物体的实际距离。然后根据距离及激光发射的角度，通过简单几何变化推导出物体的位置信息。检测距离一般在100m以上。由于波长短，所以在测量物体距离和表面形状时精度高，可达厘米级。LiDAR的构成：一般是3个部分，①激光发射器，发出波长600-1000nm的激光射线；②扫描与光学部件，收集反射点距离与该点
内容摘要：稠密的无人机LiDAR点云在测绘、土地利用/地表覆盖、智慧城市、电力巡线、林业资源调查等领域具有广泛的应用，主要体现在能生成更高的分辨率的产品、更精细的目标识别和三维重建效果。04 稠密无人机LiDAR点云的行业应用3.1、滤波 在点云处理和信息提取领域，滤波指区分点云中的地面点和非地面点的过程，它是生成数字高程模型（DEM）、分类、目标识别和三维重建的基础和必经的步骤。高密度点云滤波之
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2024-08-26 09:50:44
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作为一位测绘小白当看到眼前这些密密麻麻的点是否让你感到眼前一黑呢？你能获取哪些有用的测绘信息呢？ 我们都知道“一沙一世界，一叶一菩提”，但不一定知道的是，还有“一点一方位空间”。 这些点可大有来头，用处可大了！ 且听笔者详细道来吧~ 原来，这些都是激光雷达（LiDAR）点云数据，每一个点都包含了三维坐标信息，也是我们常说的X、Y、Z三个元素，有时还包含颜色信
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2023-09-08 08:46:29
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点云 3D 分割 - RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation - 快速准确的LiDAR语义分割（IROS 2019）摘要1. 引言2. 相关工作3. 我们的方法A. 距离图像点云代理表示B. 完全卷积语义分割C. 基于距离图像的点云重建D. 高效点云后处理4. 实验评价A. RangeNet++相对于最新技术的性能B.
内容摘要：点云分类作为机载激光雷达点云目标提取、模型重建等应用的前提，已经得到了广泛研究。目前，这些研究按其分类策略，可以分为三类，即逐点分类、基于分割的点云分类、多实体点云分类。此外，现有研究已经为点云设计了大量分类特征，用以描述点邻域和分割面片属性，进而增加分类过程的可区分度。总结 1.分割算法、滤波算法的效率改善问题。 2.在非地面实体分类过程中，采用随机森林分类器进行实体分类，分类器的参数
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2024-06-21 10:17:14
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几种点云配准算法比较参考许多博客，看了点云配准的好多算法，决定对这几天搞得点云配准做一个总结，主要也防止自己忘掉。主要参考下面这个博客，链接已经附上。 一、算法实现软硬件环境CPU：intel corei5-5200 @2.20Hz显卡：Nvidia GeForce GTX 850M内存：8GB操作系统：Windows 10 专业版开发环境：Vs2013 +pcl1.8.0（release）点云配
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2023-09-29 21:33:05
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激光雷达（LiDAR）点云数据知多少？
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2021-07-16 14:24:35
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本文是滑铁卢大学CogDrive实验室和Geospatial Sensing and Data Intelligence Lab实验室联合刚发表在 IEEE Transactions On Neural Networks And Learning Systems 上的一篇综述，主要介绍基于深度学习的 LiDAR 点云在无人车上的应用。本篇综述总结了最近五年的140多项重要参考文献，包括具有里程碑意
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2022-10-05 10:02:10
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1. 按工作原理 脉冲激光雷达：通过发射激光脉冲并测量反射时间来计算距离。 连续波激光雷达：发射连续激光，通过相位变化或频率调制来测量距离。2. 按扫描方式机械扫描激光雷达：使用旋转镜或棱镜进行扫描，覆盖范围广但结构复杂。固态激光雷达：无活动部件，通过电子方式控制光束，可靠性高，但视场角较小。混合固态激光雷达：结合机械和固态技术，平衡性能和可靠性。3. 按应用领域地
1.简介传统的卷积框架严格要求规则的点云/网格数据格式，但是现在格式变得不规则，这就使得很多学者将这些数据变换成常规的三维体素网格或图像的集合，但是这样做会扩充数据量同时会引入量化伪影，掩盖住数据的自然不变性（增加了数据自身不具备的某些性能）。 点云数据是一种简单并且同一的结构，避免了网格的组合不规则性和复杂性，更容易学习。但是点云归根结底还是一些点的集合，如果要保持点的排列不变，要进行一些对称，
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2024-09-29 17:04:42
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点云公开数据集1 点云分类和分割1.1 ModelNet40 （点云分类）普林斯顿 ModelNet 项目的目标是为计算机视觉、计算机图形学、机器人学和认知科学领域的研究人员提供全面、干净的对象 3D CAD 模型集合。包含数据集：
ModelNet40：
ModelNet10：
modelnet40_ply_hdf5_2048：
modelnet40_normal_resampled ：数据内容
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2023-10-11 17:19:27
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点云分割：根据空间、几何和纹理等特征点进行划分，同一划分内的点云拥有相似的特征。点云分割的目的是分块，从而便于单独处理。点云分类：为每个点分配一个语义标记。点云的分类是将点云分类到不同的点云集。同一个点云集具有相似或相同的属性，例如地面、树木、人等。也叫做点云语义分割。特征提取单个点或一组点可以根据低级属性检测某种类型的点。“低级属性”是指没有语义（例如，位置，高程，几何形状，颜色，强度，点密度等
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2023-10-07 16:43:23
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点云的分类是基于点和点之间的相对关系来进行的。空间中所有的点都是有三维坐标的。算法的基础是构面（也就是说某一个点和附近的点进行构面，再进行分析）。terrasolid里默认的类别层id类别名称一般用途0Class类默认的层1Defaule默认默认的层2Ground地面地面点3Low vegetation低植被低植被4Medium vegetation中等植被中等植被5High vegetation
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2024-04-07 17:39:10
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摘要考虑到现有的点云分类算法在提取依赖结构的特征参数时面临邻域尺度的选择难、数据维度高、计算复杂，并且缺乏对分类特征参数的重要性评估和选择等问题。选取了归一化高度、高度统计量、表面特征、空间分布特征、回波特性、强度特征6大类特征参数，并构建多尺度特征参数使用随机森林的特征选择算法对分类特征进行优化，然后进行点云分类实验表明，归一化高度特征在点云分类中所起作用最大归一化高度基于布料...
原创
2023-03-13 15:53:22
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收藏了！
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2021-07-16 16:16:34
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C4 Filtering and Classification of Point Clouds/第4章 点云的滤波与分类05.25-06.01点云数据的过滤—4.1Filtering of point cloud data4.1.1课堂记录为什么机载激光雷达是唯一可行的能够获取森林影像的方式？只要森林不是完全覆盖，存在缝隙，机载激光雷达测量系统的激光扫描光束能部分地穿过植被覆盖空隙到达地面，并反射
