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处理点云的软件有：CloudCompare、Point Cloud Library (PCL)、Autodesk ReCap、ContextCapture等。CloudCompare CloudCompare是一款开源的点云处理软件，主要用于点云数据的可视化、编辑、分析以及处理。它支持多种格式的点云数据导入，包括三维模型数据的导入与导出。
点云滤波方法(数据预处理)： 双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致性滤波。
数据清理和预处理，特征提取和分类。数据清理和预处理：点云数据包含噪声、离群点和冗余数据，需要进行清理和预处理，以提高数据质量和后续处理的准确性。特征提取和分类：通过对点云数据进行特征提取和分类，可以识别和分类不同的物体和场景，例如识别不同的车型、建筑物或地形等。
1、**端到端自动驾驶**：[论文](https：//arxiv.org/pdf/2310303pdf)以新颖的系统设计推动自动驾驶流程的效率，开源代码库[代码](https：//github.com/NVlabs/BEV-Planner)提供实践支持。
2、系列6：三维重建NeRF技术引爆CVPR，涵盖无需相机位姿的NeRF三维重建、高质量的NeRF三维重建及CVPR2023三维重建方向顶会论文带读。计算机视觉的发展历程丰富多彩，从60年代的初步探索到如今深度学习技术的革命，主要阶段包括1960s-1980s的初期阶段。三维重建作为当今计算机视觉研究热点，在ICCV上超过AIGC领域。
3、期刊部分同样涵盖了自动驾驶领域内的顶级学术期刊，例如： 国际机器人研究期刊（IJRR）国际机器人研究期刊是移动机器人运动规划和控制领域的顶尖同行评审期刊，具有较高的影响因子。 《Journal of Field Robotics》该期刊专注于机器人在实地环境中的应用，年文章数约43篇，同样具有较高的影响因子。
4、th Workshop on Autonomous Driving (WAD)：覆盖自动驾驶领域全面挑战与机遇。 Data-Driven Autonomous Driving Simulation (DDASD)：探索自动驾驶模拟测试的最新研究。 Populating Empty Cities – Virtual Humans for Robotics and Autonomous Driving：讨论虚拟人类在机器人与自动驾驶中的应用。
5、自动驾驶方向关注视觉感知、激光感知、感知融合、多模态自监督学习、难例数据挖掘与自动化标注、场景理解、SLAM、深度估计、行为预测、建模与交互博弈、决策规划以及模仿与强化学习。
由于voxelnext是完全基于体素的，所以还需要处理大量的点云噪点及背景点。采用的方法是沿着下采样层，逐渐修建不相关的voxels。遵循SPS-Conv，一直具有小特征幅度的voxels的膨胀，当抑制比例为0.5时，只对特征幅度小于0.5的voxels进行膨胀。直接基于3D CNN骨干网络V ∈ R^{N * F}的稀疏输出来预测对象。
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