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基于深度学习的3维点云处理综述

李娇娇, 孙红岩, 董雨, 张若晗, 孙晓鹏

李娇娇, 孙红岩, 董雨, 张若晗, 孙晓鹏. 基于深度学习的3维点云处理综述[J]. 计算机研究与发展, 2022, 59(5): 1160-1179. DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210131
引用本文: 李娇娇, 孙红岩, 董雨, 张若晗, 孙晓鹏. 基于深度学习的3维点云处理综述[J]. 计算机研究与发展, 2022, 59(5): 1160-1179. DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210131
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Li Jiaojiao, Sun Hongyan, Dong Yu, Zhang Ruohan, Sun Xiaopeng. Survey of 3-Dimensional Point Cloud Processing Based on Deep Learning[J]. Journal of Computer Research and Development, 2022, 59(5): 1160-1179. DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210131
Citation: Li Jiaojiao, Sun Hongyan, Dong Yu, Zhang Ruohan, Sun Xiaopeng. Survey of 3-Dimensional Point Cloud Processing Based on Deep Learning[J]. Journal of Computer Research and Development, 2022, 59(5): 1160-1179. DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210131
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李娇娇, 孙红岩, 董雨, 张若晗, 孙晓鹏. 基于深度学习的3维点云处理综述[J]. 计算机研究与发展, 2022, 59(5): 1160-1179. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.20210131
引用本文: 李娇娇, 孙红岩, 董雨, 张若晗, 孙晓鹏. 基于深度学习的3维点云处理综述[J]. 计算机研究与发展, 2022, 59(5): 1160-1179. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.20210131
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Li Jiaojiao, Sun Hongyan, Dong Yu, Zhang Ruohan, Sun Xiaopeng. Survey of 3-Dimensional Point Cloud Processing Based on Deep Learning[J]. Journal of Computer Research and Development, 2022, 59(5): 1160-1179. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.20210131
Citation: Li Jiaojiao, Sun Hongyan, Dong Yu, Zhang Ruohan, Sun Xiaopeng. Survey of 3-Dimensional Point Cloud Processing Based on Deep Learning[J]. Journal of Computer Research and Development, 2022, 59(5): 1160-1179. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.20210131
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基于深度学习的3维点云处理综述

  • 1(辽宁师范大学计算机与信息技术学院计算机系统研究所 辽宁大连 116029)

  • 2(智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京 100876) (1025843074@qq.com)

基金项目: 国家自然科学基金项目(61472170)；北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开放课题(ITSM201301)
详细信息

  • 中图分类号: TP391.4

Survey of 3-Dimensional Point Cloud Processing Based on Deep Learning

  • 1(Institute of Computer System, School of Computer and Information Technology, Liaoning Normal University, Dalian, Liaoning 116029)

  • 2(Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia (Beijing University of Posts and Telecommunications), Beijing 100876)

Funds: This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61472170) and the Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia (Beijing University of Posts and Telecommunications) (ITSM201301).

摘要

    摘要
  • 摘要: 深度学习在2维图像等结构化数据处理中表现出了优越性能，对非结构化的点云数据分析处理的潜力已经成为计算机图形学的重要研究方向，并在机器人、自动驾驶、虚拟及增强现实等领域取得一定进展.通过回顾近年来3维点云处理任务的主要研究问题，围绕深度学习在3维点云形状分析、结构提取、检测和修复等方向的应用，总结整理了典型算法.介绍了点云拓扑结构的提取方法，然后对比分析了变换、分类分割、检测跟踪、姿态估计等方向的以构建神经网络为主要研究方法的进展.最后,总结常用的3维点云公开数据集，分析对比了各类方法的特点与评价指标，指出其优势与不足，并从不同角度对基于深度学习的方法处理点云数据所面临的挑战与发展方向进行了讨论.
    Abstract: Deep learning has shown its superior performance in the structured data analysis such as 2-dimensional images. In recent years, with the development of LIDAR sensing equipment and related technologies, 3-dimensional point cloud scanning and acquisition has become more convenient. That makes the analysis and processing of unstructured point cloud data potential become an important research direction and obtain some progress in many fields such as computer graphics, robot, autonomous driving, virtual and augmented reality. A survey on the research of 3-dimensional point cloud processing of recent years is presented. Focusing on the application of deep learning in 3-dimensional point cloud shape analysis, structure extraction, detection and repair, we introduce the extraction method of point cloud topological structure, and compare the progress of the following research directions with the construction of neural networks as the main method: shape deformation, reconstruction, segmentation, classification, object tracking, scene flow estimation, object detection and pose estimation. Finally, we summarize the commonly used 3-dimensional point cloud public datasets, analyze and compare the characteristics and evaluation indicators of various point cloud processing task methods, and point out their advantages and disadvantages. The challenges and development directions of processing point cloud data based on deep learning are discussed.
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