点云特征提取的深度学习算法优化研究

摘要

随着激光扫描技术和三维传感器的广泛应用，点云数据作为一种重要的空间信息载体，在建筑、城市规
划、自动驾驶等领域中具有重要的应用价值。点云数据具有高维、稀疏和无序等特点，传统的点云处理方法常面临
特征提取难度大、处理效率低等问题。深度学习算法因其在图像处理和语音识别等领域的成功应用，近年来逐渐成
为点云特征提取的重要工具。本文综述了当前深度学习在点云特征提取中的应用现状，并分析了基于深度学习的点
云特征提取方法的优势与挑战。针对现有方法的不足，本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和图卷积网络
（GCN）相结合的优化方案，重点讨论了算法在处理高维点云数据时的性能提升。通过改进网络结构、优化训练流
程以及融合多种特征信息，实验结果表明，该优化算法能够有效提高点云特征提取的精度与效率。最后，本文还展
望了深度学习在点云数据处理中的未来发展方向。