点云智能分类研究进展与展望

点云智能分类研究进展与展望

摘要

内容摘要：点云是目前摄影测量、遥感、计算机视觉等多个领域广泛应用的数据源之一，而信息提取是点云处理、分析和应用的必经环节。为此，学术界已经提出了大量点云信息提取方法。本文从基元类型、提取特征、特征选择与分类器等3个视角概括了点云信息提取的相关研究现状,总结出点云信息提取存在的5个主要问题，点明了点云信息提取的6个主要发展趋势，并着重介绍了“融合多基元的点云信息提取范式”。

一、研究背景

二、研究进展

三、问题与挑战

四、发展趋势

五、总结

点云是目前摄影测量和遥感领域常见的数据源之一，信息提取是点云应用的必经步骤。经过二十多年的发展，点云信息提取研究已经取得了长足的进展，提出了大量的滤波和分类方法、且部分方法已经被业界广泛应用。但是如何充分挖掘点云的潜力，并从点云数据中快速、高精度的提取更多的信息仍然亟待研究。本文主要围绕机载LiDAR和摄影测量点云的滤波、分类、典型目标识别涉及的信息提取方法进行了系统的总结和归纳，指出了存在的主要问题和发展趋势，并着重提出了“融合多基元的点云分析范式”，以期促进点云信息提取的研究和应用。

参考文献：[1]张继贤,林祥国,梁欣廉.点云信息提取研究进展和展望[J].测绘学报,2017,46(10):1460-1469.