分類算法：這些算法將語義標(biāo)簽（例如地面、植被、建筑等）分配給點云數(shù)據(jù)中的點。

激光雷達(dá)點云分類算法的應(yīng)用

激光雷達(dá)（光探測與測距）點云分類算法在自動駕駛車輛、林業(yè)管理和城市規(guī)劃等各種應(yīng)用中得到了廣泛使用。這些算法分析由激光雷達(dá)傳感器生成的點云數(shù)據(jù)，并將每個點分類為某個對象或表面類型，如道路、建筑物、樹木或地形。這些信息可用于創(chuàng)建高分辨率三維地圖，識別障礙和危險，并幫助自動駕駛車輛進(jìn)行導(dǎo)航和決策過程。在林業(yè)管理方面，激光雷達(dá)點云分類可以幫助識別樹種、估計森林生物量并監(jiān)測森林結(jié)構(gòu)隨時間變化的情況。在城市規(guī)劃方面，激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)可用于分析建筑物高度和密度，確定易受洪水影響的區(qū)域以及評估新基礎(chǔ)設(shè)施項目的影響。

以下是前十名激光雷達(dá)點云分類算法及其下載 URL 和簡要描述：1. LASER (從 RGB-D 數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)關(guān)節(jié)形狀模型) – https://github.com/ethz-asl/laser

LASER 是一種基于深度學(xué)習(xí)的點云語義分割算法。它使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)來預(yù)測輸入點云中每個點的類別標(biāo)簽。

2. PointNet – https://github.com/charlesq34/pointnet

PointNet是一種基于深度學(xué)習(xí)的算法，可以直接處理原始點云數(shù)據(jù)，無需手工制作特征。它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入點云中的每個點進(jìn)行分類。

3. PointCNN – https://github.com/yangyanli/PointCNN

PointCNN是一種基于深度學(xué)習(xí)的算法，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)點云的局部特征。它可用于分割和分類等任務(wù)。

4. PointSIFT – https://github.com/MVIG-SJTU/pointSIFT

PointSIFT是一種基于深度學(xué)習(xí)的算法，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從點云中提取特征。它可用于分割和分類等任務(wù)。

5. PointRCNN – https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN

PointRCNN是一種三維物體檢測算法，可以在點云中檢測和分類物體。它使用兩階段框架，首先提出對象候選項，然后使用第二個網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行細(xì)化改進(jìn)。

6. ShapeContextNet – https://github.com/ChrisWu1997/ShapeContextNet

ShapeContextNet是一種基于深度學(xué)習(xí)的算法，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從點云中提取形狀特征。它可用于分割和分類等任務(wù)。

7. SO-Net – https://github.com/lijx10/SO-Net

SO-Net是一種基于深度學(xué)習(xí)的算法，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從點云中學(xué)習(xí)形狀特征。它可用于分割和分類等任務(wù)。

8. SPG – https://github.com/laughtervv/SPG

SPG（Sparse Point Group）是一種基于深度學(xué)習(xí)的算法，使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）對點云進(jìn)行分類。它可以處理具有稀疏表示的大規(guī)模點云。

9. PointGMM – https://github.com/fxia22/pointGMM

PointGMM是一種用于點云的生成模型，可用于分類和分割等任務(wù)。它使用高斯混合模型（GMM）來建模點云的分布。

10. PointTransformer – https://github.com/qq456cvb/Point-Transformer

PointTransformer是一種基于深度學(xué)習(xí)的算法，使用變換器架構(gòu)來處理點云。它可用于分割和分類等任務(wù)。