三维点云处理与识别

20/24三维点云处理与识别第一部分三维点云基础理论与表示 2第二部分点云获取与预处理技术 5第三部分点云分割与聚类算法 7第四部分点云配准与融合策略 10第五部分点云特征提取与描述 13第六部分点云识别与分类方法 15第七部分点云深度学习与应用 17第八部分点云处理未来发展趋势 20

第一部分三维点云基础理论与表示关键词关键要点三维点云获取与采集

1.激光扫描技术：使用激光扫描仪向目标发射激光并接收反射信号，根据时间差和角度计算空间中点的位置；

2.结构光技术：通过投影结构化的光线并捕获变形来重建被测物体的三维形状；

3.双目视觉技术：利用两个摄像头同时捕获场景，通过计算图像之间的视差来获得深度信息。

三维点云预处理

1.噪声滤波：去除点云中的异常点和噪声，如雷达回波或外点；

2.点云细分：将点云划分为更小的子集，便于后续处理和识别；

3.表面重建：使用点云数据生成代表目标物体表面的网格或三角形模型。

三维点云表示

1.几何特征描述：提取点云中点的几何特征，如法线、曲率和局部形状；

2.拓扑结构描述：分析点云的拓扑结构，如连通性、孔和闭合边界；

3.深度学习表示：利用深度神经网络从点云中学习高层语义特征。

三维点云识别

1.目标分类：将点云分类为预定义的目标类别，如车辆、行人或建筑物；

2.对象检测：在点云中定位和识别对象，并预测其边界框或姿态；

3.语义分割：将点云中的每个点分配给特定的语义类，如道路、植被或建筑物。

三维点云生成模型

1.生成对抗网络（GAN）：利用对抗性训练生成逼真的点云，用于数据增强或新对象生成；

2.变分自编码器（VAE）：通过学习点云的潜在空间来生成新的点云实例，用于点云补全和变形；

3.点云条件生成网络（PCGAN）：结合GAN和条件网络，生成特定场景或语义类下的点云。

三维点云应用

1.自动驾驶：感知周围环境、道路和障碍物，实现自主导航；

2.文物保护：数字化文物，用于修复、展示和研究；

3.医疗影像：获取患者的解剖结构，用于诊断、手术规划和个性化治疗。三维点云基础理论与表示

1.三维点云概念

三维点云是指由空间中离散点构成的三维数据结构，每个点包含三维坐标信息，通常用(x,y,z)表示。点云可用于逼近真实三维物体的形状和表面。

2.点云获取技术

获取点云的常用技术包括：

*激光扫描仪(LiDAR)：发射激光脉冲，通过测量反射时间和角度获得三维坐标。

*结构光扫描仪：投影图案并记录其变形，用于计算三维坐标。

*深度相机：测量目标与相机的距离，用于生成深度图，再转化为点云。

3.点云表示

点云表示是指描述点云结构和属性的方法，主要包括：

3.1.几何表示

*稀疏点云：每个点只存储三维坐标。

*稠密点云：每个点除了三维坐标外，还存储法线、曲率等属性。

3.2.拓扑表示

*三角网格：将点云连接成三角形网格，形成曲面模型。

*体素网格：将点云划分为立方体体素，每个体素存储点云属性的统计信息。

3.3.点云分层

*层次结构：通过聚类或细分将点云分解成不同层次的子集。

*多尺度表示：在不同的尺度下表示点云，提取不同层次的细节。

4.点云处理流程

点云处理流程通常包括以下步骤：

*预处理：降噪、滤波、注册等。

*分割和聚类：分离不同物体或特征。

*特征提取：计算几何特征、纹理特征等。

*识别和分类：基于提取的特征进行物体识别和分类。

5.点云处理技术

点云处理涉及广泛的技术，包括：

*降噪和滤波：去除异常点和噪声。

*点云注册：对齐不同坐标系下的点云。

*分割和聚类：将点云划分成不同类别。

*特征提取：计算点云的几何、纹理、拓扑等特征。

*识别和分类：基于特征信息识别和分类物体。

6.点云应用

点云技术广泛应用于：

*三维重建：生成真实世界的三维模型。

*自动驾驶：感知周围环境，规划路径。

*机器人导航：构建环境地图，实现自主导航。

*医疗影像：医学扫描和可视化。

*文物保护：数字化文物，保存和研究。第二部分点云获取与预处理技术关键词关键要点点云获取技术

1.主动传感技术：利用激光扫描仪、雷达等向目标发射特定波束，接收目标反射回来的波束信息，获取点云数据。

2.被动传感技术：利用相机、红外传感器等捕捉环境中自然光的反射或辐射，通过图像分析重建点云数据。

3.混合传感技术：融合主动和被动传感技术，结合两者优势，提高点云获取效率和精度。

点云预处理技术

1.降噪滤波：去除点云数据中由于传感器噪声和环境干扰产生的错误或异常点。

2.去离群点滤波：识别并移除与场景无关、孤立于主体的点，例如背景杂物或运动物体。

3.分割与聚类：将点云数据分割成语义相关的区域或对象，通过聚类算法识别和提取特征区域。

4.法线估计：计算每个点的表面法线，为后续的曲面重建和纹理映射提供基础。一、点云获取技术

1.激光雷达

激光雷达（LiDAR）是一种主动获取点云数据的传感器，它通过发射激光束并检测其反射来生成三维点云。LiDAR具有高精度、高密度和长距离测量能力，广泛应用于自动驾驶、三维建模和地形测绘等领域。

2.结构光

结构光是一种主动获取点云数据的技术，它通过投射已知图案的光线并分析其形变来获取三维信息。结构光具有高精度和高密度，特别适用于室内近距离三维扫描。

3.双目视觉

双目视觉是一种被动获取点云数据的技术，它通过模拟人眼双目成像的方式，利用两台相机获取图像，并通过三角测量计算三维坐标。双目视觉具有低成本、非接触式等优点，但在光照条件和物体表面纹理方面存在一定限制。

4.RGB-D相机

RGB-D相机是一种集成RGB相机和深度传感器（如红外传感器或结构光传感器）的设备，它可以同时获取彩色图像和深度信息，从而生成三维点云。RGB-D相机具有低成本、轻便灵活的特点，广泛应用于室内建模、人机交互等领域。

5.TOF相机

TOF相机（Time-of-Flight，飞行时间）是一种主动获取点云数据的传感器，它通过发射调制光并测量反射光到达时间差，来确定物体与传感器之间的距离。TOF相机具有高精度、低功耗，非常适合于移动设备和室内三维扫描。

二、点云预处理技术

1.降噪

点云数据在获取过程中不可避免地会受到噪声的影响，因此需要进行降噪处理以去除噪声点。常用的降噪方法包括：中值滤波、双边滤波、点法线滤波等。

2.去除离群点

离群点是指与周围点显著不同的点，它们可能是由噪声、测量错误或物体遮挡造成的。去除离群点可以提高点云数据的质量和后续处理的效率。常用的离群点去除方法包括：基于欧式距离的阈值法、基于统计分析的DBSCAN算法等。

3.点云重采样

点云重采样是指通过均匀分布或随机分布的方式，从原始点云中获取子集点云。点云重采样可以降低点云数据量，提高处理速度，同时保持其主要特征。常用的点云重采样方法包括：网格化重采样、随机下采样等。

4.点云分割

点云分割是指将点云数据分割成不同的区域，以识别不同的物体或表面。点云分割可以利用点云的几何特征、颜色信息或其他属性进行。常用的点云分割方法包括：基于区域增长的区域分割、基于聚类的K-Means算法、基于图论的归一化切割算法等。

5.点云配准

点云配准是指将两幅或多幅点云数据对齐到同一坐标系下，以实现不同采集时间或不同传感器的数据融合。点云配准可以使用迭代最近点（ICP）算法、变分法或基于特征的匹配方法等。第三部分点云分割与聚类算法关键词关键要点【点云超体素分割】

1.将点云划分为规则或不规则的超体素，每个超体素包含具有相似几何特征的点。

2.常用的超体素生成算法包括：KD树、八叉树、正则立方体网格。

3.超体素分割可以简化后续的点云处理任务，例如聚类和识别。

【基于区域生长的方法】

点云分割与聚类算法

点云分割与聚类算法是点云处理的关键技术，用于将点云数据分解成语义上或几何上具有意义的不同部分。以下是一些常用的点云分割与聚类算法：

区域增长算法：

区域增长算法是一种基于区域的分割算法。它从一个种子点开始，并逐步将与种子点相邻且满足特定相似性准则（如距离、法线或颜色）的点添加到该区域。该算法对噪声和离群点敏感，但计算效率高。

基于法线的分割：

基于法线的分割算法利用点云中法线信息的局部变化来分割表面。它将邻近点的法线进行聚类，并根据聚类结果将点云划分为不同的区域。这种算法对几何特征明显且法线稳定的表面有效，但对噪声和离群点敏感。

基于欧氏距离的分割：

基于欧氏距离的分割算法根据点云中点之间的欧氏距离进行分割。它将点云中的点分为不同的簇，使得簇内点的欧氏距离小于簇间点的欧氏距离。该算法计算简单，但对噪声和离群点敏感，并且不易处理复杂形状的表面。

基于曲率的分割：

基于曲率的分割算法利用点云中点的曲率信息进行分割。它计算每个点的曲率，并根据曲率值将点云分为不同的区域。这种算法对表面形状的变化敏感，但计算复杂且容易受到噪声的影响。

基于谱聚类的分割：

基于谱聚类的分割算法利用点云中的点相似性矩阵的特征值和特征向量进行分割。它将相似性矩阵转换为拉普拉斯矩阵，并对拉普拉斯矩阵进行特征分解。前几个特征向量对应的特征值较小，反映了点云中的不同区域，从而可以将点云划分为不同的簇。这种算法对噪声鲁棒性强，并且可以处理复杂形状的表面，但计算复杂度较高。

基于深度学习的分割：

基于深度学习的分割算法利用深度神经网络对点云数据进行分割。它将点云数据输入深度神经网络，网络通过学习点云中的特征提取不同区域的语义信息。这种算法精度高，对噪声鲁棒性强，但需要大量标记数据进行训练，并且计算复杂度较高。

聚类算法：

聚类算法用于将点云中的点分组到不同的类别或簇中。以下是一些常用的点云聚类算法：

k-Means聚类：

k-Means聚类是一种基于距离的聚类算法。它将点云中的点分配到k个簇，使得每个点到所属簇的质心的距离最小。这种算法计算简单且高效，但对噪声和离群点敏感，并且不容易处理复杂形状的点云。

DBSCAN聚类：

DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类算法。它将点云中的点划分为核心点、边界点和噪声点。核心点是具有足够数量邻居点的点，边界点是距离核心点较近的点，噪声点是既不是核心点也不是边界点的点。这种算法对噪声和离群点鲁棒性强，并且可以处理任意形状的点云，但计算复杂度较高。

层次聚类：

层次聚类是一种自底向上的聚类算法。它逐步合并距离最近的点，形成层次结构的聚类树。层次聚类算法可以生成不同粒度的聚类结果，但计算复杂度较高。

谱聚类：

谱聚类是一种基于谱分析的聚类算法。它利用点云中点的相似性矩阵的特征值和特征向量进行聚类。谱聚类算法对噪声鲁棒性强，并且可以处理复杂形状的点云，但计算复杂度较高。

结论：

点云分割与聚类算法是点云处理中的关键技术，用于将点云数据分解成语义或几何上具有意义的不同部分。不同的算法具有不同的优点和缺点，选择合适的算法需要考虑点云数据的特点和应用场景。第四部分点云配准与融合策略关键词关键要点点云对齐

1.基于特征的配准：利用点云中的特征点或曲面，进行快速而准确的配准，如迭代最近点（ICP）算法。

2.基于曲面的配准：将点云转换为曲面，然后利用曲面之间的相似性，进行全局和局部配准，如法向量一致性（NOC）算法。

3.组合配准策略：综合使用基于特征和基于曲面的配准方法，以提高配准准确性和鲁棒性。

点云融合

1.直接融合：将多个配准后的点云直接合并，但可能引入噪声和重复点。

2.统计融合：对来自不同视角的点云进行加权平均，以减少噪声并提高融合精度，如voxel网格法。

3.基于曲面的融合：将点云转换为曲面，然后对曲面进行融合，以保留几何细节和拓扑结构。点云配准与融合策略

点云配准和融合是三维点云处理中至关重要的任务，其目的是将来自不同传感器或视角的点云数据对齐和集成，以获得更完整和准确的三维表示。以下是点云配准与融合策略的详细介绍：

点云配准

点云配准涉及将两个或多个点云数据集中对应的点对齐的过程。它分为两类：刚性配准和非刚性配准。

刚性配准

刚性配准假定点云之间存在刚性变换（平移和旋转），并且点云中的所有点都会发生相同的变换。常用的刚性配准算法包括：

*迭代最近点（ICP）算法：基于点到点的最小二乘拟合，逐步迭代更新变换参数。

*奇异值分解（SVD）方法：使用奇异值分解矩阵计算旋转和平移变换。

*4点约束（4PC）算法：利用四个对应点的约束来快速估计初始变换。

非刚性配准

非刚性配准处理点云之间存在的形状变形。常见的非刚性配准算法包括：

*薄板样条（TPS）算法：使用可变形网格来模拟点云的形状变化。

*高斯-牛顿算法：基于高斯-牛顿迭代优化来更新变换参数。

*局部刚性配准：将点云分割成小的刚性子集，并分别进行刚性配准。

点云融合

点云融合将来自多个传感器的配准点云数据集成到一个统一的点云中。常见的融合策略包括：

平均融合

平均融合简单地将来自不同源的点云中对应点的坐标进行平均，生成一个新的点云。

加权融合

加权融合根据每个点源的信噪比、置信度或其他度量赋予不同的权重，然后进行加权平均。

Voxel网格融合

Voxel网格融合将点云划分为三维体素网格，并对每个体素中的点进行聚合或统计操作，生成一个统一的体素网格。

几何滤波融合

几何滤波融合使用几何滤波器（例如法线一致性滤波器）来识别和去除噪声和离群点，然后对剩余点进行融合。

融合策略选择

选择合适的配准和融合策略取决于特定应用的要求和点云数据的特性。以下是一些准则：

*数据类型：刚性配准适用于刚性物体，而非刚性配准适用于变形物体。

*点密度：高密度点云通常需要更精细的配准，而低密度点云可能需要更稳健的算法。

*噪声水平：高噪声点云需要鲁棒的配准和融合策略。

*应用要求：不同应用对点云质量和精度有不同的要求。

通过仔细考虑这些因素并采用适当的策略，可以有效地对点云进行配准和融合，从而获得更完整的、准确的三维表示。第五部分点云特征提取与描述关键词关键要点【统计特征】

1.利用点云的统计属性提取特征，如均值、方差、中位数、众数。这些统计量可以表征点云的分布情况和形状特征。

2.计算高阶统计信息，如协方差矩阵、偏度和峰度，以捕获点云的更高级几何特征。

3.基于距离和角度等几何属性，构建点云之间的关系图，并利用图论算法提取特征，表征点云的空间拓扑结构。

【几何特征】

点云特征提取与描述

点云特征提取和描述是三维点云处理与识别的核心步骤，旨在从点云数据中提取具有区分性和表征性的信息，为后续识别和分析提供基础。

特征提取方法

*几何特征：利用点云的几何属性提取特征，如点间距离、表面法线、曲率、主曲率方向等。

*统计特征：基于点云的统计分布提取特征，如点密度、聚类系数、各向异性度等。

*拓扑特征：利用点云的拓扑结构提取特征，如连通性、欧拉数、贝蒂数等。

*深度学习特征：利用深度学习方法提取特征，如卷积神经网络（CNN）、点卷积网络（PCN）等。

特征描述方法

*直方图：将特征值离散化为直方图，用于描述特征值分布。

*主成分分析（PCA）：通过线性变换将高维特征映射到低维空间，提取主要特征分量。

*局部特征描述符：利用局部邻域中的点云信息提取特征，如点法线直方图（FPH）、点特征直方图（PFH）等。

*全局特征描述符：利用整个点云的信息提取特征，如形状直方图（SH）、点特征直方图（PFH）等。

特征融合

融合目的：提高特征的区分性和鲁棒性。

融合方法：

*拼接特征：将不同类型特征拼接在一起形成新特征。

*加权平均：根据不同特征的重要程度进行加权平均。

*深度特征融合：利用深度学习模型融合不同类型特征。

特征选择

选择目的：选择最具区分性的特征，提高识别效果。

选择方法：

*过滤式特征选择：根据特征的方差、信息增益等指标过滤特征。

*嵌入式特征选择：在学习过程中集成特征选择，如lasso回归、树模型等。

应用

点云特征提取与描述广泛应用于三维点云处理与识别领域，如：

*目标识别：识别点云中的物体，如家具、车辆等。

*场景理解：理解点云中的场景，如房间布局、道路状况等。

*点云配准：将不同点云数据对齐，用于三维重建、地形建模等。

*形状分析：分析点云的形状特征，用于质量控制、逆向工程等。第六部分点云识别与分类方法关键词关键要点【形状描述子】

1.利用几何特征描述点云形状，如曲率、面积、体积等。

2.常用的形状描述子包括主成分分析、形状分布、几何矩等。

3.适用于识别具有明显几何特征的物体，如汽车、建筑物等。

【局部特征】

点云识别与分类方法

点云识别和分类是点云处理的关键步骤，旨在将点云中的点分配到预定义的类别中。以下介绍几种常用的方法：

基于特征的分类

-手工特征提取：手动设计特征提取器从点云中提取特征，例如几何特征（曲率、法线等）、统计特征（点密度、邻域分布等）和拓扑特征（欧拉示性数等）。

-深度学习特征提取：使用卷积神经网络（CNN）或点卷积网络（PointNet）等深度学习模型自动学习点云特征。这些模型可以从原始点云数据中提取层次特征。

基于区域的分类

-区域分割：将点云分割成不相交的区域，然后对每个区域进行分类。常用的方法包括欧几里得聚类、基于密度的扫描聚类（DBSCAN）和基于邻域关系的切分（RANSAC）。

-区域增长：从种子点开始，根据预定义的标准逐步将相邻点添加到区域中。常用的标准包括空间邻近性、法线一致性或强度相似性。

基于语义的分类

-语义分割：将点云中的点分配到具有特定语义含义的类别中，例如建筑物、植被、车辆等。通常使用深度学习模型，例如语义分割网络（SegNet）或全卷积神经网络（FCN），对点云进行语义标记。

-实例分割：将点云中的点分配到不同的实例中，例如不同的建筑物、植物หรือ车辆。常用的方法包括基于区域的实例分割网络（MaskR-CNN）和基于点的实例分割网络（PointRend）。

其他方法

-模板匹配：将点云与预定义的模板进行匹配，从而识别和分类对象。这种方法适用于识别具有已知形状的对象，例如车辆或家具。

-深度学习模型：将整个点云或局部点云区域直接输入到深度学习模型中，进行分类。常用的模型包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和变压器神经网络。

评估指标

为了评估点云识别和分类算法的性能，通常使用以下指标：

-总体准确率：正确分类点的比例。

-平均精度：每个类的平均精确率。

-平均交并比（mIoU）：预测类别与真实类别的交并比的平均值。

-F1分数：精度和召回率的加权平均值。

应用

点云识别和分类在许多领域都有广泛的应用，包括：

-自动驾驶：物体检测、道路分割和交通标志识别。

-机器人技术：环境感知、导航和物体抓取。

-建筑：建筑信息建模（BIM）、外墙检测和损坏评估。

-医疗保健：解剖结构分割、疾病诊断和治疗规划。第七部分点云深度学习与应用关键词关键要点【点云深度学习与目标识别】

1.点云目标识别旨在利用点云数据识别和分类物体。

2.深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和点卷积网络（PointNet），已成功应用于点云识别。

3.点云深度学习模型可以处理不规则、稀疏和嘈杂的数据，实现鲁棒和准确的目标识别。

【点云深度学习与语义分割】

点云深度学习与应用

点云深度学习是一种利用深度学习技术处理和识别三维点云数据的方法。它主要用于从无序的点云数据中提取有价值的信息，包括对象检测、分割、分类和识别。

点云深度学习方法

点云深度学习方法主要分为两大类：基于投影的方法和基于点的直接处理方法。

*基于投影的方法：将点云数据投影到二维平面或三维网格中，然后使用传统的卷积神经网络（CNN）进行处理。这种方法的优点在于可以借用成熟的CNN技术，但缺点是投影过程会丢失点云数据的空间信息。

*基于点的直接处理方法：直接处理原始点云数据，无需投影。这些方法通常使用点云卷积神经网络（PointNet），它可以学习点云数据的局部和全局特征。基于点的直接处理方法保留了点云数据的空间信息，因此可以获得更好的识别精度。

点云深度学习应用

点云深度学习在各个领域都有着广泛的应用，包括：

对象检测

*行人检测：识别和定位道路上的行人。

*车辆检测：识别和定位道路上的车辆。

*物体检测：识别和定位室内或室外的各种物体。

分割

*语义分割：将点云数据分割成不同的语义类别，如建筑物、植被和道路。

*实例分割：将点云数据分割成不同的实例，如不同的行人或车辆。

分类

*物体分类：将点云数据分类为不同的物体类别，如汽车、行人、树木等。

*场景分类：将点云数据分类为不同的场景类别，如室内、室外、街道等。

识别

*人脸识别：识别和验证个人身份。

*手势识别：识别和解释手部动作。

*物体识别：识别和识别未知物体。

优势和局限性

优势：

*从复杂数据中提取信息：点云深度学习可以从无序且复杂的点云数据中提取有价值的信息。

*空间感知：基于点的直接处理方法可以保留点云数据的空间信息，这对于对象识别和场景理解至关重要。

*通用性：点云深度学习模型可以应用于各种应用程序，包括对象检测、分割、分类和识别。

局限性：

*数据要求：点云深度学习模型需要大量标记数据进行训练。

*计算成本：基于点的直接处理方法通常需要昂贵的计算资源。

*泛化能力：点云深度学习模型可能难以泛化到新的或未见过的场景中。

未来发展趋势

点云深度学习是一个快速发展的领域，预计未来会有以下发展趋势：

*多模态融合：将点云数据与其他模态数据（如图像、激光雷达）相结合，以提高识别精度。

*高效算法：开发更有效率的算法来处理大型点云数据集。

*端到端学习：开发不需要人工特征提取的端到端学习模型。

*自监督学习：开发利用未标记数据训练点云深度学习模型的方法。第八部分点云处理未来发展趋势关键词关键要点点云语义分割

1.融合多模态数据：探索将点云数据与图像、LiDAR数据等其他模态数据相结合，以增强语义分割的表现力。

2.利用图神经网络：运用图神经网络的优势，对点云的拓扑结构和几何特征进行建模，提高语义分割的精度。

3.弱监督学习：开发弱监督学习算法，借助于少量标注数据和丰富的无标注点云数据，提升语义分割的泛化能力。

点云目标检测

1.三维目标表征学习：研究有效的三维目标表征学习方法，提高点云目标检测的鲁棒性和泛化性。

2.空间注意力机制：引入空间注意力机制，引导点云目标检测器关注于相关区域，增强对目标形状和尺寸的变化的适应性。

3.实时目标检测：探索高效且准确的实时点云目标检测算法，以满足自动驾驶、机器人导航等应用场景的需求。

点云配准

1.数据驱动的配准方法：开发数据驱动的点云配准算法，利用大量配准数据进行训练，实现高精度和鲁棒的配准效果。

2.点云拓扑特征：利用点云的拓扑特征，如PersistentHomology，增强配准算法对点云几何变形和噪声的鲁棒性。

3.渐进式配准策略：提出渐进式的配准策略，从粗略的配准开始，逐步细化到精确的配准，提高配准效率和精度。

点云生成

1.生成对抗网络（GAN）：利用生成对抗网络（GAN）的生成能力，生成真实且具有多样性的点云数据，拓展训练数据集规模。

2.点云图卷积神经网络（PC-GCN）：基于点云图卷积神经网络（PC-GCN），学习点云的潜在分布，生成具有特定属性和形状的点云数据。

3.概率生成模型：发展概率生成模型，如变分自编码器（VAE），从给定的数据分布中生成点云数据，提高生成数据的质量和多样性。

点云压缩

1.基于特征的压缩：探索基于特征的点云压缩方法，提取点云的特征信息，进行有效且可逆的压缩。

2.几何编码：研究几何编码技术，利用点云的几何结构和拓扑特性，实现高压缩率和低失真。

3.深度学习压缩：将深度学习技术与点云压缩相结合，开发深度神经网络模型，实现高效且鲁棒的点云压缩。

点云表示学习

1.点云自监督学习：探索点云自监督学习方法，利用无标注的点云数据学习有效的点云表示，增强表示的泛化能力。

2.融合多尺度信息：研究融合不同尺度的点云信息的表示学习方法，捕捉点云的局部和全局特征，增强表示的多样性和鲁棒性。

3.端到端表示学习：