分类算法

分类算法：这些算法将语义标签（例如地面、植被、建筑等）分配给点云数据中的点。

激光雷达点云分类算法的应用

激光雷达（光探测与测距）点云分类算法在自动驾驶车辆、林业管理和城市规划等各种应用中得到了广泛使用。这些算法分析由激光雷达传感器生成的点云数据，并将每个点分类为某个对象或表面类型，如道路、建筑物、树木或地形。这些信息可用于创建高分辨率三维地图，识别障碍和危险，并帮助自动驾驶车辆进行导航和决策过程。在林业管理方面，激光雷达点云分类可以帮助识别树种、估计森林生物量并监测森林结构随时间变化的情况。在城市规划方面，激光雷达点云数据可用于分析建筑物高度和密度，确定易受洪水影响的区域以及评估新基础设施项目的影响。

以下是前十名激光雷达点云分类算法及其下载 URL 和简要描述：1. LASER (从 RGB-D 数据学习关节形状模型) – https://github.com/ethz-asl/laser

LASER 是一种基于深度学习的点云语义分割算法。它使用卷积神经网络（CNN）架构来预测输入点云中每个点的类别标签。

2. PointNet – https://github.com/charlesq34/pointnet

PointNet是一种基于深度学习的算法，可以直接处理原始点云数据，无需手工制作特征。它使用神经网络对输入点云中的每个点进行分类。

3. PointCNN – https://github.com/yangyanli/PointCNN

PointCNN是一种基于深度学习的算法，使用神经网络来学习点云的局部特征。它可用于分割和分类等任务。

4. PointSIFT – https://github.com/MVIG-SJTU/pointSIFT

PointSIFT是一种基于深度学习的算法，使用卷积神经网络从点云中提取特征。它可用于分割和分类等任务。

5. PointRCNN – https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN

PointRCNN是一种三维物体检测算法，可以在点云中检测和分类物体。它使用两阶段框架，首先提出对象候选项，然后使用第二个网络对其进行细化改进。

6. ShapeContextNet – https://github.com/ChrisWu1997/ShapeContextNet

ShapeContextNet是一种基于深度学习的算法，使用神经网络从点云中提取形状特征。它可用于分割和分类等任务。

7. SO-Net – https://github.com/lijx10/SO-Net

SO-Net是一种基于深度学习的算法，使用神经网络从点云中学习形状特征。它可用于分割和分类等任务。

8. SPG – https://github.com/laughtervv/SPG

SPG（Sparse Point Group）是一种基于深度学习的算法，使用图卷积网络（GCN）对点云进行分类。它可以处理具有稀疏表示的大规模点云。

9. PointGMM – https://github.com/fxia22/pointGMM

PointGMM是一种用于点云的生成模型，可用于分类和分割等任务。它使用高斯混合模型（GMM）来建模点云的分布。

10. PointTransformer – https://github.com/qq456cvb/Point-Transformer

PointTransformer是一种基于深度学习的算法，使用变换器架构来处理点云。它可用于分割和分类等任务。