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文档摘要

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基于深度学习的原始点云数据形状分类和分割方法研究

一、引言

随着深度学习技术的快速发展，其在计算机视觉领域的应用越来越广泛。特别是在处理原始点云数据时，深度学习展示出了其强大的形状分类和分割能力。原始点云数据作为三维空间中物体表面的点集，在机器人、自动驾驶、三维重建等领域具有重要应用价值。本文旨在研究基于深度学习的原始点云数据形状分类和分割方法，以期为相关领域的研究和应用提供理论依据和技术支持。

二、原始点云数据概述

原始点云数据是指通过激光扫描、深度相机等设备获取的三维空间中物体表面的点集。每个点通常包含三维坐标信息，可能还包括颜色、反射强度等附加信息。点云数据具有不规则性、无序性、海量性等