基于軟件Lidar點云自動分類研究

畢業(yè)論文（設(shè)計）任務(wù)書學(xué)生姓名賈然院系測繪工程學(xué)院專業(yè)、班級地理信息科學(xué)21-2班指導(dǎo)教師姓名高延平職稱講師從事專業(yè)測繪工程是否外聘□是R否企業(yè)指導(dǎo)教師姓名職稱工作單位題目名稱基于軟件Lidar點云自動分類研究課題類型□V社會實際；□W科研項目；?X工程實踐；□Y實驗室建設(shè)；□Z其它課題類別論文一、研究的目的和意義1.研究目的通過基于軟件的點云自動分類研究，可以更好地支持城市規(guī)劃和管理工作。提高點云數(shù)據(jù)的處理效率和質(zhì)量。并且可以為各種地理信息應(yīng)用提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。2.研究意義1）對所學(xué)的基礎(chǔ)理論、專業(yè)知識加以鞏固，培養(yǎng)學(xué)生的專業(yè)能力并靈活運用所學(xué)的知識去解決實際的工程問題，同時鍛煉學(xué)生學(xué)習(xí)新知識的能力與創(chuàng)新能力。2）基于軟件點云自動分類參數(shù)研究，可以提高點云數(shù)據(jù)處理效率，為相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域提供更加準(zhǔn)確和完整的數(shù)據(jù)支持，為工程實踐提供支持。研究的主要內(nèi)容、技術(shù)要求（研究方法）1.主要內(nèi)容1）收集資料，學(xué)習(xí)和研究TerraSolid和SouthLidar等軟件的基本功能和使用方法；2）學(xué)習(xí)和研究點云數(shù)據(jù)自動分類相關(guān)的處理方法；3）利用實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行點云數(shù)據(jù)處理：完成提取地面點、點云分類、降噪、濾波等操作；4）制作宏命令，使用宏命令執(zhí)行多個文件，自定義點云類別，選擇合適的自動分類算法；5）對研究的實驗結(jié)果進(jìn)行分析。根據(jù)不同場景和點云數(shù)據(jù)類型，優(yōu)化TerraSolid點云自動分類技術(shù)的參數(shù)設(shè)置。2.技術(shù)要求（研究方法）1）數(shù)據(jù)質(zhì)量：點云數(shù)據(jù)應(yīng)該具有較高的精度和分辨率，以確保后續(xù)的自動分類；2）去除雜數(shù)據(jù)：在自動分類之前，應(yīng)該去除點云數(shù)據(jù)中的噪聲和其他干擾因素，以確保點云數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；3）點云分割：點云數(shù)據(jù)需要分割成不同的區(qū)域，以便進(jìn)行自動分類；4）點云自動分類：分類后的點云數(shù)據(jù)需要重新調(diào)整參數(shù)，以便于提高分類的準(zhǔn)確性。三、研究完成后應(yīng)提交的成果提交2-3萬字的論文和技術(shù)文檔四、研究的進(jìn)度安排1.2024年12月21日—2025年03月02日：收集資料，學(xué)習(xí)相關(guān)知識，撰寫開題報告；2.2025年03月03日—2025年04月7日：完成開題報告，進(jìn)行開題答辯；3.2025年04月8日—2025年05月16日：開展課題的研究，撰寫論文初稿；4.2025年05月17日—2025年05月31日：進(jìn)行論文的修改，指導(dǎo)老師審閱；5.2025年06月01日—2025年06月11日：完成論文終稿；6.2025年06月16日—2025年06月23日：做答辯演示文稿，準(zhǔn)備答辯。五、主要參考資料黃剛.基于深度學(xué)習(xí)的移動激光點云數(shù)據(jù)自動分類方法研究[J].測繪學(xué)報,2022,51(05):786.劉鋒,張金偉.基于TerraSolid軟件的機(jī)載激光點云數(shù)據(jù)處理分類算法研究[J].治淮,2022(11):16-18.張繼賢，林祥國，梁欣廉.點云信息提取研究進(jìn)展和展望[J].測繪學(xué)報，2017，46（10）：1460-1469.ZHANGJX，LINXG，LIANGXL.Researchprogressandprospectofpointcloudinformationextraction[J].ActaGeodaetocaetCartgraphicaSinica，2017，46（10）；1460-1469.王文曦,李樂林.深度學(xué)習(xí)在點云分類中的研究綜述[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2022,58(01):26-40.RUSURB，MARTONZC，BLODOWN，etal.Learninginformativepointclassesfortheacquisitionofobjectmodelmaps［C］//Proceedingsofthe10thInternationalConferenceonControl，Automation，RoboticsandVision.WashingtonD.C.，USA：IEEEPress，2008：643-650.RUSURB，BRADSKIG，THIBAUXR，etal.Fast3Drecognitionandposeusingtheviewpointfeaturehistogram［C］//Proceedingsof2010IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems.WashingtonD.C.，USA：IEEEPress，2010；2155-2162.王晉疆，陳陽，田慶國，等.一種基于點簽名的散亂點云特征點檢測方法[J].計算機(jī)工程，2014，40（7）：174-178.顧礫,季怡,劉純平.基于多模態(tài)特征融合的三維點云分類方法[J].計算機(jī)工程,2021,47(02):279-284.DOI:10.19678/j.issn.1000-3428.0057147.KhanhTT,HoangHaiT,NguyenV,etal.Thepracticeofcloud-basednavigationsystemforindoorrobot[C/OL]//Procofthe14thIntConfonUbiquitousInformationManagementandCommunication.Piscataway,NJ:IEEE,2020[2021-02-03]./document/9001709.HankeT,SchaermannA,GeigerM,etal.Generationandvalidationofvirtualpointclouddataforautomateddrivingsystems[C/OL]//Procofthe20thIntConfonIntelligentTransportationSystems.Piscataway,NJ:IEEE,2017[2021-02-03]./document/8317864.BonattoD,RoggeS,SchenkelA,etal.Explorationsforreal-timepointcloudrenderingofnaturalscenesinvirtualreality[C/OL]//Procofthe2016IntConfon3DImaging.Piscataway,NJ:IEEE,2016[2021-02-03].https://ieeexplore./document/7823453.李嬌嬌,孫紅巖,董雨等.基于深度學(xué)習(xí)的3維點云處理綜述[J].計算機(jī)研究與發(fā)展,2022,59(05):1160-1179.向靜文.基于遷移學(xué)習(xí)的三維點云數(shù)據(jù)分類算法[D].北京交通大學(xué),2021.DOI:10.26944/ki.gbfju.2021.000596.方莉娜,黃志文,羅海峰等.結(jié)合SVM與圖匹配的車載激光點云道路標(biāo)線識別[J].地球信息科學(xué)學(xué)報,2019,21(07):994-1008.六、備注指導(dǎo)教師承諾：該畢業(yè)設(shè)計（論文）任務(wù)書在整體規(guī)范性、選題合理性、任務(wù)目標(biāo)明確性、進(jìn)度安排合理性以及參考文獻(xiàn)規(guī)范性等方面表現(xiàn)良好。我將在后續(xù)的指導(dǎo)過程中，與學(xué)生充分溝通，協(xié)助其進(jìn)一步完善任務(wù)書內(nèi)容，并嚴(yán)格按照任務(wù)書的要求指導(dǎo)學(xué)生完成畢業(yè)設(shè)計（論文）的撰寫工作，確保學(xué)生能夠順利完成學(xué)業(yè)。指導(dǎo)教師簽字：2024年12月11日系部審核