近年来，随着激光雷达技术的发展，激光点云数据在自动驾驶、无人机导航和建筑测绘等领域得到了广泛应用。然而，如何高效处理海量点云数据仍是行业面临的挑战之一。本文提出了一种结合深度学习的点云分割与建模方法，通过引入PointNet++网络对点云进行分层特征提取，并利用多尺度特征融合技术提升分割精度。实验结果表明，该方法在保持较高计算效率的同时，能够显著改善点云分割的效果。此外，针对复杂场景下的噪声点去除问题，文中还设计了一种自适应滤波算法，进一步优化了点云质量。本研究不仅为激光点云数据处理提供了新的思路，也为相关领域的实际应用奠定了坚实的技术基础。
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
