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点云智能研究进展与趋势

论文摘要

随着以激光扫描、倾斜摄影为主的各种现实采集(reality capture)装备的快速发展,点云已成为继矢量地图和影像数据之后的第三类重要的时空数据源,并在地球科学、空间认知、智慧城市等科学研究和工程建设中发挥越来越重要的作用。如何从点云大数据中快速、准确获取精准有效的三维地理信息成为测绘地理信息领域的科学前沿和地学应用研究的迫切需求,也是三维地理信息获取与建模面临的重大难题。点云智能应运而生,并成为突破上述难题的科学途径。本文围绕点云智能中的三个重要方向:点云大数据处理的理论方法,点云大数据智能处理关键技术和重大工程应用,阐述点云采集装备、智能化处理,以及科学研究与工程应用的最新进展,最后对点云智能的重要发展方向趋势予以展望,希望为点云研究相关人员提供科学参考。

论文目录

  • 1 点云大数据采集装备:从专业级单一化到消费级集成化
  • 2 点云场景:从可视化量测到智能化理解
  •   2.1 从狭义点云到广义点云
  •   2.2 点云大数据质量自动改善
  •   2.3 点云大数据特征精准描述
  •   2.4 语义信息提取
  •   2.5 目标结构化重建
  • 3 点云智能服务科学研究与工程应用
  • 4 点云智能发展展望

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨必胜,董震

    关键词: 点云大数据,点云智能,语义标识,结构化建模,深度学习,广义点云

    来源: 测绘学报 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心

    基金: 国家杰出青年科学基金(41725005),国家自然科学基金重点(41531177),教育部长江学者特聘教授奖励计划~~

    分类号: P225.2;P23

    页码: 1575-1585

    总页数: 11

    文件大小: 1917K

    下载量: 714

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/b96094f2dc199cf29ae5d6d4.html