1. 本选题研究的目的及意义
随着三维激光扫描技术的快速发展，三维激光点云数据作为一种重要的三维空间信息载体，在自动驾驶、机器人、城市建模等领域得到越来越广泛的应用。
作为点云数据处理的关键步骤，点云对象分割旨在将点云数据划分为具有语义信息的点集，为后续的目标识别、场景理解等任务提供基础。
本课题研究对于推动三维激光点云技术的应用和发展具有重要的理论意义和实际价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在三维激光点云对象分割方面开展了大量的研究工作，取得了丰硕的成果。
总的来说，点云对象分割方法可以分为三类：基于区域生长的方法、基于聚类的方法和基于深度学习的方法。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对三维激光点云对象分割问题，研究和分析现有点云分割方法的优缺点，并结合点云数据的特点，探索基于深度学习的点云分割方法。
具体研究内容如下：1.深入研究和分析基于区域生长、基于聚类和基于深度学习的点云分割方法，比较各种方法的优缺点，探讨其适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，逐步推进研究工作。
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解三维激光点云对象分割的最新研究进展，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。
2.算法设计与实现阶段：-研究点云数据的特征表达方法，设计和实现能够有效区分不同对象的点云特征。
5. 研究的创新点
本研究的预期创新点包括：1.提出新的点云特征表达方法，用于提高点云分割的鲁棒性和准确性。
2.设计和实现基于深度学习的三维激光点云对象分割算法，提高点云分割的效率和自动化程度。
3.开发和实现三维激光点云对象分割原型系统，并在实际应用场景中进行测试和评估，验证算法的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李阳, 刘先锋, 谢维信, 等. 基于改进欧式聚类的三维激光点云分割[J]. 激光与红外, 2019, 49(12): 1578-1585.
[2] 张学良, 周波, 赵杰, 等. 基于改进区域生长的三维点云分割算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(15): 151506.
[3] 王鹏, 张长海, 陈立, 等. 基于改进DBSCAN算法的三维激光点云分割[J]. 计算机工程, 2018, 44(12): 262-269.
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