3D-Punktewolke-Klassifikation

3D-Punktewolken-Klassifizierung ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, Kategoriebezeichnungen jedem Punkt in 3D-Punktewolken-Daten zuzuordnen. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, verschiedene Objekte oder Strukturen innerhalb der Punktewolke automatisch zu identifizieren und zu klassifizieren, um ein präzises Verständnis komplexer Umgebungen zu erlangen. Die 3D-Punktewolken-Klassifizierung hat eine breite Anwendungswertigkeit in Bereichen wie autonomes Fahren, Roboter-Navigation, Indoor-Szenen-Rekonstruktion und industrieller Inspektion, was die Wahrnehmungs- und Intelligenzniveaus von Systemen erheblich verbessert.