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2.接触3D点云以后，我们通常根据RealityCapture的发展进行相应的调整，以获得更加清晰的数据集。相信很多小伙伴都还记得使用激光扫描仪时，对于它的运行速度和获取3D点云结果图都有着非常深刻的记忆。但我们是如何开展工作的呢？当时，该处理过程由几个手动步骤组成，例如过滤、配准、清理、分割、分类、划分网格、数字化……某些部分（主要是配准，过滤和划分网格）已经得到了很好的发展。但是依旧要为每个应用程序更改数据的性质（例如，从点云到矢量）有没有更**的工作流程？“当我们在熟悉的场景上睁开眼睛时，我们会对可识别的物体产生直接的印象，这些物体在空间框架中连贯地组织着”。1980年，特赖斯曼用简单的术语定义了人类视觉感知背后的复杂机制。对于正常人来说，这是我们的认知决策系统的主要信息来源。可以通过我们的大脑来扩展，可以迅速适应新的环境，并且通过我们的眼睛捕获的*重要的材料。实际上，大脑每秒仅接收三个“图像”，这些图像经过排序并与先验知识结合在一起，以创建我们所体验的现实。3D点云主要挑战围绕着传感器收集的数据的特异性。当不需要深度提示时，单个光栅图像或视频流非常有用，但是要模拟我们的3D视觉认知，则需要更丰富的数据基础。现实捕获设备允许获取这样的详尽的3D空间信息，主要是作为点云：（X，Y，Z）（+属性）空间集合，该集合以数字方式代表传感器的强度和局限性所记录的环境。这些工具和获取方法的前景已经足够成熟，可以允许从对象范围到国家范围的真实的数字副本。机器人研究在提供自主3D记录系统方面取得了飞跃，我们无需人工干预即可在其中获得环境的3D点云。当然，遵循这种想法发展自主勘测意味着需要将数据用于决策。没有上下文的收集的点云不允许做出**的决策，并且需要专家的知识来提取必要的信息并为决策提供可行的数据支持。为完全自主的认知决策系统自动化此过程非常诱人，但提出了许多挑战，这些挑战主要与点云的知识提取，知识集成和知识表示有关。因此，必须专门设计点云结构，以允许计算机将其用作信息提取的基础。
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