LiDAR360激光雷达点云数据处理软件用户手册

cloudcompare2.12版本

记录PointNet PyTorch版本的学习 PyTorch版本PointNet作者Tensorflow版本页面上给出的github地址，这里 数据集 PyTorch版本只给出了ModelNet的数据，只能进行部件分割，但是我想测试S3DIS数据集，所以下载了原作者给的链接中已经处理好的数据，文件为h5格式。 作者对所有的点云进行了采样，每个采样空间是一个立方体，做成一个数据，每个数据有4096个点；一个h5文件中是1000*4096*9个数字，代表1000个点云，每个点云中有4096个点，每个点有9个值xyz，rgb，剩下三个还不知道。 具体处理过程在Tensorflow版本中给出了，太复杂看不太懂。 利用这些处理好的h5文件，结合Tensorflow版本的代码写出PyTorch的数据集class，代码在indoor3d_dataset.py中。 训练 训练的代码基本参考了PyTorch版本的，只是将刚开始数据集的读取改成了S3DIS的，代码在train_indoor_3d.py中。 结果可视化 PyTorch版本用了原作者Tensorflow版本中提供的可视化代码，用ope

LiDAR点云数据处理系统（教学版）

点云数据处理常用图标包括视图、点云渲染、窗口背景颜色、点云采样、点云去噪、点云修剪、点云删除

该算法比较成熟地解决了点云处理中的一些困难：空洞填补、曲面拟合等等

文中介绍了TerraSolid、Li DAR Suite和Li DAR-DP三款软件功能,分析了软件各自优缺点,通过试验比较了软件在不同地形特征区域的激光雷达点云滤波效果。最后,提出了一种结合TerraSolid、Li DAR Suite和Li DAR-DP软件处理激光点云数据,制作数字高程模型(DEM)的技术方法,为高精度DEM生产提供参考。

面对Li DAR技术的广泛应用以及Li DAR数据处理在多语言环境下的需求,提出了一种基于Java语言的Li DAR点云数据处理方法。该方法在网格划分的基础上引入了树结构,将网格索引与树结构索引相结合,对基本的规则网格空间索引进行了改进,并建立了相应的Li DAR点云数据处理的基本框架,实现了Java语言环境下的点云数据处理。通过对某测区的Li DAR点云数据进行处理,并比较了不同语言环境下的处理结果,验证了在Java语言环境下该方法进行Li DAR点云数据处理的可行性,以及利用该方法引入树结构的网格空间索引在Java语言环境下的实现性。

支持机器学习！LiDAR360点云数据处理分析软件 V2.1发布-附件资源

基于autocad的三维激光点云数据处理，包括数据显示，数据处理。