【图像处理】从点云数据中提取边界（识别和追踪）

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🔥 内容介绍

点云数据作为三维空间信息的离散表达形式，在诸多领域得到广泛应用。从点云数据中提取边界，是实现物体识别、场景理解以及运动追踪的关键环节。本文将简述点云边界提取的识别与追踪方法。

边界识别的核心在于区分内部点与边界点。常用的识别方法包括：基于邻域分析的方法，例如通过计算邻域内点的法向量变化率判断边界；基于密度分析的方法，利用点云密度差异识别边界区域；以及基于曲率估计的方法，计算点云表面的曲率变化，识别曲率较高的边界点。不同方法各有优劣，适用场景也不同。例如，法向量变化率对噪声敏感，而密度分析则受点云采样密度影响。

边界追踪，顾名思义，是在连续点云数据中追踪边界的变化。通常需要结合时序信息，利用前一帧的边界信息作为初始条件，在新一帧的点云数据中进行搜索和匹配。常见的追踪策略包括：基于卡尔曼滤波的追踪，利用预测模型和观测模型对边界进行状态估计；基于迭代最近点(ICP)算法的追踪，通过迭代优化，寻找相邻帧之间边界的最佳匹配；以及基于深度学习的追踪，利用神经网络学习边界的运动模式，实现鲁棒的追踪。

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2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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