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GB/T 36100-2018 机载激光雷达点云数据质量评估指标与计算方法.pdf

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简介：
该文档为国家标准GB/T 36100-2018，详细规定了机载激光雷达点云数据的质量评估指标及其计算方法，旨在提升数据的准确性和可靠性。 GB/T 36100-2018《机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法》是一项新的国家标准，现与大家分享。该标准详细记录了关于机载激光雷达点云的评价相关指标和计算方法，包括点密度、旁向重叠度等，并对质量检查具有指导意义。如果有更好的资源愿意分享，请告知大家。

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    该文档为国家标准GB/T 36100-2018，详细规定了机载激光雷达点云数据的质量评估指标及其计算方法，旨在提升数据的准确性和可靠性。 GB/T 36100-2018《机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法》是一项新的国家标准，现与大家分享。该标准详细记录了关于机载激光雷达点云的评价相关指标和计算方法，包括点密度、旁向重叠度等，并对质量检查具有指导意义。如果有更好的资源愿意分享，请告知大家。
     
  • GB/T 36344-2018《信息技术 数据质量评估指标》.pdf
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    本标准详细规定了数据质量评估的各项指标和方法，适用于信息系统建设、运维及数据治理等领域，旨在提升信息系统的可靠性和有效性。 数据质量评价指标的框架和说明依据国标文件制定，仅供管理参考使用。
     
  • readlas.rar_C语言读取数据_c++处理激光雷达_机载激光点云数据_点云读取
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    本资源提供C语言实现的激光雷达数据读取代码及c++处理机载激光点云数据的方法，适用于研究和开发中对点云数据进行高效操作的需求。 针对机载激光雷达数据的点云数据读取程序，要求清晰简单，适合初学者使用。
     
  • VLP-16激光雷达点云数据
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    VLP-16激光雷达是一种高性能、高分辨率的三维环境感知设备，能够实时采集周围环境的精确点云数据，广泛应用于自动驾驶、机器人导航及地形测绘等领域。 VLP-16激光雷达在室内进行开机测试，并且也在室外进行了测试。测试过程中生成了详细的激光点云数据。
     
  • 激光雷达点云数据处理基础知识.pdf
    优质
    本PDF介绍了激光雷达技术的基础知识及点云数据处理方法，适合初学者了解和掌握该领域的核心概念与实践技能。 一本关于绿土数字科技有限公司基于PCL点云处理的书籍详细介绍了PCL的基础功能模块，包括输入、输出、kd-tree、八叉树、可视化、点云滤波深度图像以及点云特征描述与提取等技术，并深入讲解了点云配准/分割和曲面重建等功能。
     
  • 目标跟踪——雷达与激光雷达数据
    优质
    简介：本研究聚焦于通过融合雷达和激光雷达的数据来提升目标跟踪技术的精确度与可靠性，探讨了两种传感器的优势互补。 用于扩展卡尔曼滤波算法测试的目标追踪-雷达-激光雷达数据详情请见相关博客文章。
     
  • kitti激光雷达点云数据的PCD格式
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    Kitti数据库中的激光雷达点云数据采用PCD格式存储，这种开放文件格式便于点云数据的读取与处理，广泛应用于自动驾驶车辆的感知系统中。 将Kitti数据集中的点云bin格式转换为pcd格式，因为在使用PCL库处理点云时需要pcd格式文件。
     
  • 2D激光雷达的点云数据集收集
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    本项目致力于构建高质量的2D激光雷达点云数据集，通过精确采集和处理环境信息，为机器人导航、避障等领域研究提供坚实的数据支持。 DROW 2D激光点云数据集是机器学习与计算机视觉研究中的重要资源。该数据集包含通过激光传感器获取的二维点云数据，并可用于目标检测、目标跟踪以及场景理解等多个应用领域。 其核心原理在于利用激光传感器扫描周围环境，以获得表示物体位置和形状信息的二维坐标形式的数据。每个点不仅包括了与物体间的距离，还有反射强度等属性值。 DROW 2D激光点云数据集的应用范围非常广泛。例如，在目标检测方面，通过分析点云中的物体形状和位置信息可以实现对环境中特定目标物的自动识别及定位；在目标跟踪领域，则可以通过连续帧的点云数据分析来追踪并预测移动对象的位置变化；此外，该数据集还适用于场景理解任务，通过对结构与几何特征的研究能够帮助构建环境模型并对整体情况进行深入分析。
     
  • LiDAR360激光雷达点云数据处理软件操作指南
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    《LiDAR360激光雷达点云数据处理软件操作指南》是一本详细介绍如何使用LiDAR360软件进行高效、精确的激光雷达点云数据分析和处理的手册。 本段落介绍了北京数字绿土科技有限公司的LiDAR360 V2 2用户手册，该软件是一款用于处理激光雷达点云数据的服务工具。公司持续致力于提升产品性能，并欢迎用户提供反馈与建议。用户手册包含了软件的版权和版本信息以及最终用户许可协议中的条款细则。如有疑问或需要技术支持，请通过info@lidar360 co联系该公司。
     
  • 基于神经网络的城市机载激光雷达点云分类方法
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    本研究提出了一种创新性的城市机载激光雷达点云分类方法，采用深度学习中的神经网络技术，显著提高了在复杂城市环境中点云数据的分类精度和效率。该方法为智慧城市建设和三维地理信息系统的开发提供了强有力的数据支持和技术保障。 为了将神经网络应用于城区激光雷达点云数据分类，并解决大规模点云数据训练过程中计算量大、耗时长的问题，我们改进了原有的PointNet神经网络，在其中加入了对点云邻域特征的提取与分析，提出了一种新的点云分类算法。通过网格化聚类和重采样来压缩原始点云的数据量，进而提取多尺度邻域内的点云数据，并利用改进后的PointNet完成城区激光雷达数据的分类任务。实验结果显示，该算法具有良好的分类效果及较高的精度；同时在训练过程中显著减少了计算量，能够有效应对城市机载激光雷达数据的复杂性。