05基于机器学习的车载Lidar点云轨道提取.pdf资源-CSDN文库

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科技训练营

基于机器学习的车载 Lidar点云轨道提取

课题简介：

三维激光扫描是一种能够直接获取物体表面三维信息的主动遥感技术，，在

轨道交通领域内的应用具有很好的前景，也是目前遥感领域内快速发展的方向之

一。

车载 Lidar能以每小时 40-60km的速度进行全断面数据采集，通过对高精

度高密度的 Lidar离散点云进行分析处理，建立快速轨道数字化测量技术，有望

能够替代传统的低效率的人工轨道测量，是我国目前数字铁路的主要发展方向之

一。

本课题拟对其中的关键技术之一的车载 Lidar点云轨道提取进行研究，探

索建立基于机器学习的车载 Lidar点云轨道提取方法。

本课题目标:

1) 掌握三维点云数据处理的基础理论和方法；

2) 掌握机器学习基本方法的理解和应用；

3) 学习业内主要通用软件（LasTools、Cloud Compare等）操作和使用；；

4) 学习对于复杂问题的独立思考、分析和解决问题的能力，初步具备从事

科研工作的能力；

5) 学习撰写研究总结报告和论文写作。

时间：一年。

对学生的要求：

不超过 4人。

具有一定的编程基础；

具有积极主动的学习态度，愿意探索新知识。

经费：约 1万。

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