三维点云目标提取总结

三维点云目标提取

1.前言

不知不觉，已经到了研究生的第三年了，明年就要毕业参加工作了，offer拿了几个，基本的工作也差不多定下来了，毕竟研究生两年时间主要研究方向是三维点云的目标识别及三维重建（姑且认为是研究方向吧），正如国内的研究生境遇一样，几年的光辉时间都奉献给了导师的几个项目，做的东西也毕竟杂，精通的技能也谈不上，乘着要毕业的时节，现奉献一下鄙人对三维点云目标识别的一些看法（应该只适合给刚接触搞三维点云的小硕们看，不过貌似国内搞这一块的高校也不是很多啊）。

2.三维激光点云应用领域

三维激光点云的获取原理以及基本特征就不介绍了，比较涉及到比较专业的知识，就谈谈三维激光点云的应用吧。

个人觉得，三维激光的应用前景是非常广的，特别是与其他传感器结合起来，如图像传感器等。应用领域包括但不限于：智能驾驶，智能家居，三维重建，数字地球，城市规划，防灾减灾，海洋测绘等等。只讨论两个例子：智能驾驶以及三维重建。

2.1智能驾驶

智能驾驶是需要高精度3D地图的，什么叫高精度3D地图，就是能够表现车道级别的地图，包括车道线，标线，道路参数等等信息。

2.2 三维重建

三维重建一般是对三维点云进行mesh构网得到的，当然也可以通过结构化进行重建。

好了，从以上一些应用来说，三维点云的研究是非常有意义的。但是实际上，我们从传感器获取的三维点云并没有对象，只是一堆算乱的三维点而已。

但是，在以上应用中，算乱的点云是没法进行处理的。就比如三维重建，如果没有对象化的目标，对整个点云进行重建，最终的结果就是，有一个很好看的整体模型，但也仅限于好看而已，你并不知道这个模型里面有多少建筑物，多少树，地形如何，你更不知道具体建筑物的具体位置等等信息。所以说，三维点云的对象化是非常重要的，是其他应用的基础。

好了，就说这么多，下一节再讲讲目标提取这个正题吧。