机载激光雷达数据滤波方法研究的任务书.docx

机载激光雷达数据滤波方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
机载激光雷达（LiDAR）在航空、地质、环保等领域有着广泛的应用，其快速获取三维信息的优势也使得它成为了自动驾驶、智能交通等领域的重要技术。然而，由于环境中存在各种干扰，机载激光雷达采集的数据中会包含大量杂波点和误差点，对后续分析和处理带来了困难。因此，如何对机载激光雷达数据进行滤波，成为了当前研究的热点和难点。
二、任务内容
本次任务旨在研究机载激光雷达数据滤波方法，包括传统滤波方法和深度学习滤波方法。任务主要包括以下内容：
1.传统滤波方法
（1）计算每个点的邻域特征，如曲率、法向量等；
（2）通过设计适当的滤波模板对邻域特征进行平滑；
（3）根据滤波后的邻域特征对当前点进行分类，如地面点、建筑点等；
（4）对不同分类点采用不同的滤波方法，如高度滤波、细节滤波等。
2.深度学习滤波方法
（1）设计并实现一种基于深度学习的机载激光雷达数据滤波模型；
（2）通过对大量机载激光雷达数据进行训练，使模型具有较好的泛化性能；
（3）采用训练好的模型对新的激光雷达数据进行滤波。
三、任务成果及要求
1.提交本次任务的研究报告（不少于1200字），其中要求包括以下内容：
（1）机载激光雷达数据滤波的背景和意义；
（2）传统滤波方法的原理和实现过程；
（3）深度学习滤波方法的原理和实现过程；
（4）对比分析两种方法的优缺点及应用场景。
2.提交机载激光雷达数据滤波代码和数据，要求代码注释清晰，数据格式规范。
3.提交本次任务的ppt，汇报任务研究的过程、结果和心得体会。
四、任务时间要求
本次任务时间为一个月，具体时间安排如下：
第1周：阅读机载激光雷达数据滤波方面的文献，熟悉传统滤波和深度学习滤波的原理和应用。
第2周-第3周：编写机载激光雷达数据滤波代码，并使用现有数据进行测试和评估。
第4周：完成本次任务的研究报告、展示ppt，并提交代码和数据。
五、任务评估标准
本次任务主要考核以下方面：
1.研究报告的撰写质量和完整度，要求报告中描述的思路和过程清晰明了，内容准确详实。
2.代码实现的质量和效果，要求代码风格规范、注释清晰，能够完成机载激光雷达数据的滤波任务。
3.本次任务报告的ppt展示质量，要求展示内容条理清晰、重点突出。
4.任务完成的整体水平及成功率，以任务成果为主要评估依据。
六、参考文献
[1]JiangC,ZhaoX,ZhaoZ,etal.AnewfilteringalgorithmforairborneLiDARdata[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2015,108:89-98.
[2]LiuHL,FuS,WangJJ,etal.AnovelairborneLiDARdenoisingmethodbasedonnonlocalmeansfilterandellipsoidalelevationclassification[J].InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,2014,27:30-38.
[3]LiZ,LiuY,SunX.Automaticclassification-basedmultiscalefilteringapproachforairborneLiDARdata[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2016,54(5):2493-2507.