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摘要
激光雷达点云的特征表达是激光雷达点云分类识别的基础和关键,也是当前研究的重点和热点问题。该文对激光雷达点云特征表达的研究进展进行了探索和总结。首先,分别从基于点特征和基于对象特征的对比、稀疏编码特征、多层次特征及深度学习特征四方面进行论述,阐明了各种特征的特点,并验证了基于对象特征的优势;其次,对稀疏编码特征、多层次特征和深度学习特征进行了实验分析,得到稀疏编码特征及多层次特征在点云分类识别方面的特性及优势;最后,指出了激光雷达点云特征表达研究的未来发展趋势。该文可为激光雷达点云等空间数据的识别与结构化表达提供一定的借鉴和参考,也可为环境感知、自动驾驶等应用提供一定帮助。
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