PointCompress3D - 智能交通系统中用于路侧的激光雷达的点云压缩框架

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文章：PointCompress3D - A Point Cloud Compression Framework for Roadside LiDARs in Intelligent Transportation Systems 作者：Walter Zimmer， Ramandika Pranamulia， Xingcheng Zhou，Mingyu Liu，Alois C. Knoll 编辑：点云PCL 代码：https://github.com/pointcompress3d/pointcompress3d.git 欢迎各位加入知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。 文章仅做学术分享，如有侵权联系删文。 公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图等领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入，有兴趣的可联系dianyunpcl@163.com。 文章未申请原创 ， 侵权或转载 联系微信cloudpoint9527。 摘要 在智能交通系统（ITS）的背景下，高效的数据压缩对于管理路侧激光雷达传感器获取的大规模点云数据至关重要。点云数据的高效存储、流传输和实时物体检测能力需求巨大。本研究介绍了PointCompress3D，一种专门为路侧激光雷达设计的创新点云 ………………………………