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摘要:
随着激光雷达,RGB-D相机等3D传感器在机器人,无人驾驶,VR领域的广泛应用,深度学习在三维点云数据的研究进几年来得到了广泛关注.其中点云识别、分割、成为学术界、工业界的热门话题之一.深度学习技术的发展在点云的语义分割领域提供了新的可能性.文章着重介绍这一主题的相关研究,主要从基于多视图,基于体素,基于树和对点的直接处理四个方面对近年来的点云语义分割方法进行了回顾与总结.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于深度学习的三维点云语义分割方法综述
来源期刊 信息通信 学科 工学
关键词 三维点云 深度学习 语义分割 点云处理
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 59-62
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
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2018(1)
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研究主题发展历程
节点文献
三维点云
深度学习
语义分割
点云处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息通信
月刊
1673-1131
42-1739/TN
大16开
湖北省武汉市
1987
chi
出版文献量(篇)
18968
总下载数(次)
92
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