Thuật toán hiệu chỉnh: Các thuật toán này hiệu chỉnh cảm biến LiDAR để sửa lỗi hệ thống hoặc độ lệch.

2023/08/07

Thuật toán đánh giá chất lượng: Các thuật toán này đánh giá chất lượng của dữ liệu đám mây điểm, chẳng hạn như độ chính xác, tính đầy đủ hoặc tính nhất quán.

2023/07/31

Thuật toán trực quan hóa: Các thuật toán này tạo ra trực quan hóa dữ liệu đám mây điểm để hỗ trợ con người giải thích.

2023/07/24

Thuật toán nén: Các thuật toán này nén dữ liệu đám mây điểm để giảm băng thông lưu trữ hoặc truyền tải.

2023/07/17

Thuật toán phát hiện thay đổi: Các thuật toán này so sánh nhiều đám mây điểm thu được tại các thời điểm khác nhau để phát hiện các thay đổi trong cảnh, chẳng hạn như đối tượng mới hoặc thay đổi về vị trí đối tượng.

2023/07/10

Thuật toán phát hiện bất thường: Các thuật toán này phát hiện các mẫu bất thường hoặc không mong muốn trong dữ liệu đám mây điểm có thể chỉ ra hành vi hoặc sự kiện bất thường.

2023/07/03

Thuật toán hiểu cảnh: Các thuật toán này phân tích dữ liệu đám mây điểm để suy ra các thuộc tính cấp cao hơn của cảnh, chẳng hạn như bố cục hoặc chức năng của môi trường.

2023/06/26

Thuật toán theo dõi đối tượng: Các thuật toán này theo dõi các đối tượng quan tâm theo thời gian bằng cách sử dụng nhiều đám mây điểm thu được ở các bước thời gian khác nhau.

2023/06/19

Thuật toán phát hiện đối tượng: Các thuật toán này xác định đối tượng quan tâm trong dữ liệu đám mây điểm, chẳng hạn như ô tô, người đi bộ hoặc biển báo giao thông.

2023/06/12

Thuật toán tinh chỉnh phân đoạn: Các thuật toán này tinh chỉnh kết quả phân đoạn bằng cách kết hợp các tín hiệu bổ sung, chẳng hạn như kết cấu hoặc ngữ cảnh.

2023/06/06

Thuật toán phát hiện đường viền: Các thuật toán này xác định đường viền hoặc ranh giới của các đối tượng trong dữ liệu đám mây điểm.

2023/05/31

Thuật toán ước lượng chuẩn: Các thuật toán này ước lượng chuẩn mực bề mặt tại mỗi điểm trong dữ liệu đám mây điểm để nắm bắt hình học bề mặt cục bộ.

2023/05/22