检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《科技资讯》2017年第24期242-245,247,共5页Science & Technology Information
摘 要:点云数据呈现海量增长趋势,对点云数据进行有效分割是数据处理的基础与前提,其在3D打印、虚拟现实、增强现实、智慧城市、智能交通等领域均有极其广泛的应用。本文通过阅读国内外文献,总结了点云分割的基本原理和特征,对比了各类点云分割算法的特点和适用场景,最后,结合实践应用需要,指出了现阶段点云分割算法存在的问题和发展趋势。Point cloud segmentation is an important research topic of pointcloud processing,and it has many important applications in the field of intelligent vehicle driving,scene recognition and understanding.This paper introduces the basic principles and characteristics of point cloud segmentation.And the principle,characteristics and application environment of various point cloud segmentation algorithms aresummarized and analyzed.Finally,the problems and development trend of the existing segmentation algorithms are also discussed.
分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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