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摘要:
随着以激光扫描、倾斜摄影为主的各种现实采集(reality capture)装备的快速发展,点云已成为继矢量地图和影像数据之后的第三类重要的时空数据源,并在地球科学、空间认知、智慧城市等科学研究和工程建设中发挥越来越重要的作用.如何从点云大数据中快速、准确获取精准有效的三维地理信息成为测绘地理信息领域的科学前沿和地学应用研究的迫切需求,也是三维地理信息获取与建模面临的重大难题.点云智能应运而生,并成为突破上述难题的科学途径.本文围绕点云智能中的三个重要方向:点云大数据处理的理论方法,点云大数据智能处理关键技术和重大工程应用,阐述点云采集装备、智能化处理,以及科学研究与工程应用的最新进展,最后对点云智能的重要发展方向趋势予以展望,希望为点云研究相关人员提供科学参考.
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文献信息
篇名 点云智能研究进展与趋势
来源期刊 测绘学报 学科 地球科学
关键词 点云大数据 点云智能 语义标识 结构化建模 深度学习 广义点云
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 1575-1585
页数 11页 分类号 P237|TP301
字数 5603字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨必胜 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 59 1287 20.0 35.0
3 董震 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 13 79 4.0 8.0
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1001-1595
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