三维测量数据智能优化技术
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内容简介：
点云是分布在三维空间中的离散点集，也是对物体表面几何的离散采样。三维测量技术的迅速发展使得点云数据的获取更加简单方便。但是，由于测量环境的干扰和测量对象的材料反射问题，三维测量数据会包括含各种噪声、离群点，且特征采样不足。另外，由于大尺寸测量对象的结构限制，通常需要多次拼接，噪声、细节丢失等现象更为严重，严重制约了点云数据的后续应用。《三维测量数据智能优化技术》是作者专注在三维测量点云质量智能优化领域内多年的研究积累，重点围绕三维测量点云质量智能优化的核心理论与方法，包括传统数据优化算法、基于点表征学习和图表征学习的测量数据优化算法、基于特征描述子的测量数据优化算法、基于多源表征的测量数据优化算法等进行系统性阐述，*后结合航空航天实例介绍测量数据优化软件平台与工程应用方案，为点云的智能优化处理与工程应用提供基础性理论方法指导。
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用户1719284954：
( 2024-06-25 11:09:14 )
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用户1720472587：
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