基于软件Lidar点云自动分类研究

毕业论文（设计）任务书学生姓名贾然院系测绘工程学院专业、班级地理信息科学21-2班指导教师姓名高延平职称讲师从事专业测绘工程是否外聘□是R否企业指导教师姓名职称工作单位题目名称基于软件Lidar点云自动分类研究课题类型□V社会实际；□W科研项目；☑X工程实践；□Y实验室建设；□Z其它课题类别论文一、研究的目的和意义1.研究目的通过基于软件的点云自动分类研究，可以更好地支持城市规划和管理工作。提高点云数据的处理效率和质量。并且可以为各种地理信息应用提供高质量的数据支持。2.研究意义1）对所学的基础理论、专业知识加以巩固，培养学生的专业能力并灵活运用所学的知识去解决实际的工程问题，同时锻炼学生学习新知识的能力与创新能力。2）基于软件点云自动分类参数研究，可以提高点云数据处理效率，为相关应用领域提供更加准确和完整的数据支持，为工程实践提供支持。研究的主要内容、技术要求（研究方法）1.主要内容1）收集资料，学习和研究TerraSolid和SouthLidar等软件的基本功能和使用方法；2）学习和研究点云数据自动分类相关的处理方法；3）利用实验数据进行点云数据处理：完成提取地面点、点云分类、降噪、滤波等操作；4）制作宏命令，使用宏命令执行多个文件，自定义点云类别，选择合适的自动分类算法；5）对研究的实验结果进行分析。根据不同场景和点云数据类型，优化TerraSolid点云自动分类技术的参数设置。2.技术要求（研究方法）1）数据质量：点云数据应该具有较高的精度和分辨率，以确保后续的自动分类；2）去除杂数据：在自动分类之前，应该去除点云数据中的噪声和其他干扰因素，以确保点云数据的准确性；3）点云分割：点云数据需要分割成不同的区域，以便进行自动分类；4）点云自动分类：分类后的点云数据需要重新调整参数，以便于提高分类的准确性。三、研究完成后应提交的成果提交2-3万字的论文和技术文档四、研究的进度安排1.2024年12月21日—2025年03月02日：收集资料，学习相关知识，撰写开题报告；2.2025年03月03日—2025年04月7日：完成开题报告，进行开题答辩；3.2025年04月8日—2025年05月16日：开展课题的研究，撰写论文初稿；4.2025年05月17日—2025年05月31日：进行论文的修改，指导老师审阅；5.2025年06月01日—2025年06月11日：完成论文终稿；6.2025年06月16日—2025年06月23日：做答辩演示文稿，准备答辩。五、主要参考资料黄刚.基于深度学习的移动激光点云数据自动分类方法研究[J].测绘学报,2022,51(05):786.刘锋,张金伟.基于TerraSolid软件的机载激光点云数据处理分类算法研究[J].治淮,2022(11):16-18.张继贤，林祥国，梁欣廉.点云信息提取研究进展和展望[J].测绘学报，2017，46（10）：1460-1469.ZHANGJX，LINXG，LIANGXL.Researchprogressandprospectofpointcloudinformationextraction[J].ActaGeodaetocaetCartgraphicaSinica，2017，46（10）；1460-1469.王文曦,李乐林.深度学习在点云分类中的研究综述[J].计算机工程与应用,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.王晋疆，陈阳，田庆国，等.一种基于点签名的散乱点云特征点检测方法[J].计算机工程，2014，40（7）：174-178.顾砾,季怡,刘纯平.基于多模态特征融合的三维点云分类方法[J].计算机工程,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.李娇娇,孙红岩,董雨等.基于深度学习的3维点云处理综述[J].计算机研究与发展,2022,59(05):1160-1179.向静文.基于迁移学习的三维点云数据分类算法[D].北京交通大学,2021.DOI:10.26944/ki.gbfju.2021.000596.方莉娜,黄志文,罗海峰等.结合SVM与图匹配的车载激光点云道路标线识别[J].地球信息科学学报,2019,21(07):994-1008.六、备注指导教师承诺：该毕业设计（论文）任务书在整体规范性、选题合理性、任务目标明确性、进度安排合理性以及参考文献规范性等方面表现良好。我将在后续的指导过程中，与学生充分沟通，协助其进一步完善任务书内容，并严格按照任务书的要求指导学生完成毕业设计（论文）的撰写工作，确保学生能够顺利完成学业。指导教师签字：2024年12月11日系部审核