基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究.docxVIP

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2025-07-21 发布于北京
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基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究

一、引言

随着深度学习技术的快速发展，其在三维点云数据处理方面的应用日益广泛。三维点云数据在许多领域中发挥着重要作用，如机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等。然而，由于三维点云数据具有无序性、不规则性等特点，传统的数据处理方法往往难以满足实际需求。因此，本文提出了一种基于深度学习的三维点云分类与分割方法，旨在提高三维点云数据的处理效率和准确性。

二、三维点云数据概述

三维点云数据是由大量三维空间中的点组成的数据集。每个点通常包含空间坐标信息（如X、Y、Z）以及其他可能的属性信息（如颜色、法向量等）。由于三维点云数据具有无序性、不规则性等特点，传统的数据处理