基于三维激光点云的室外场景分割与分类
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作及创新点 | 第11-13页 |
| 2 三维激光点云数据的获取 | 第13-19页 |
| 2.1 实验平台介绍 | 第13-14页 |
| 2.2 激光点云数据的采集 | 第14-18页 |
| 2.3 公开三维点云数据集 | 第18-19页 |
| 3 基于区域生长算法的快速场景分割 | 第19-28页 |
| 3.1 三维点云数据的矩阵表示 | 第19-20页 |
| 3.2 基于区域生长算法的三维点云分割 | 第20-25页 |
| 3.2.1 三维点的法向量估计 | 第21-22页 |
| 3.2.2 基于区域生长算法的点云分割 | 第22-23页 |
| 3.2.3 噪声点分析与处理 | 第23-25页 |
| 3.3 实验结果与数据分析 | 第25-28页 |
| 4 基于三维点云的场景分类 | 第28-53页 |
| 4.1 CRF算法原理 | 第28-30页 |
| 4.2 基于CRF的场景分类 | 第30-45页 |
| 4.2.1 节点构造与特征提取 | 第30-33页 |
| 4.2.2 高阶团构造与特征提取 | 第33-36页 |
| 4.2.3 分类结果与分析 | 第36-45页 |
| 4.3 CRF推断过程的调节 | 第45-49页 |
| 4.3.1 固定部分节点类别标签 | 第46-48页 |
| 4.3.2 调整部分节点和团的势函数 | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果与对比分析 | 第49-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
