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基于高斯映射的点云分类算法：原理、应用与优化研究.docx

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    基于高斯映射的点云分类算法：原理、应用与优化研究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    随着三维数据获取技术，如激光雷达（LiDAR）、结构光扫描和摄影测量等的飞速发展，点云数据在众多领域得到了广泛应用。点云数据是由大量离散的三维点组成的集合，能够精确地表示物体或场景的三维几何形状和表面特征，为各领域的研究和应用提供了丰富而详细的信息。

    在自动驾驶领域，通过车载激光雷达实时获取周围环境的点云数据，车辆可以识别道路、行人、障碍物和其他交通参与者，从而实现安全、自主的驾驶。在文物保护与考古领域，点云数据被用于获取古建筑、文物等的三维空间信息，通过逆向还原古建筑的三维模型，实现数据共享与交流，为后续维

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