20类激光雷达点云处理算法
作者： 岭纬科技发表时间：2023-03-20 15:12:58
1.滤波算法：这些算法用于从点云数据中去除噪声、异常值或不需要的点。
2. 分割算法：这些算法根据点的属性（例如颜色、强度、反射率等）将点分组在一起，以识别场景中的对象或特征。
3.聚类算法：这些算法根据点的空间接近度将点分组在一起，以识别场景中的对象或特征。
4.分类算法：这些算法为点云数据中的点分配语义标签（例如，地面、植被、建筑物等）。
5.配准算法：这些算法将从不同视点或不同时间获取的多个点云对齐，以创建场景的统一表示。
6.重建算法：这些算法根据点云数据创建场景的 3D 模型。
7.表面建模算法：这些算法将表面或几何形状拟合到点云数据以创建更紧凑的表示。
8.特征提取算法：这些算法识别点云数据中对象的显着特征，例如边缘、角或关键点。
9.法线估计算法：这些算法估计点云数据中每个点的表面法线，以捕获局部表面几何形状。
10.轮廓检测算法：这些算法识别点云数据中对象的轮廓或边界。
11.分割细化算法：这些算法通过合并额外的线索（例如纹理或上下文）来改进分割结果。
12.对象检测算法：这些算法识别点云数据中感兴趣的对象，例如汽车、行人或交通标志。
13.对象跟踪算法：这些算法使用在不同时间步长获取的多个点云随时间跟踪感兴趣的对象。
14.场景理解算法：这些算法分析点云数据以推断场景的高级属性，例如环境的布局或功能。
15.异常检测算法：这些算法检测点云数据中可能指示异常行为或事件的异常或意外模式。
16.变化检测算法：这些算法比较在不同时间获取的多个点云以检测场景中的变化，例如新物体或物体位置的变化。
17.压缩算法：这些算法压缩点云数据以减少存储或传输带宽。
18.可视化算法：这些算法生成点云数据的可视化，以帮助人类解释。
19.质量评估算法：这些算法评估点云数据的质量，例如准确性、完整性或一致性。
20.校准算法：这些算法校准激光雷达传感器以校正系统误差或漂移。