点云描述子新SOTA！T-RO'24港大开源BTC：解决点云密度不均、视角变换的问题

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点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 点云地点识别的挑战 地点识别和重新定位任务，根据传感器类型，主要有 视觉相机捕获的图像 和 激光雷达传感器获取的3D点云 ： 基于相机的方法具优势是成本较低且广泛可用，但局限性是难以应对光照、外观或传感器视角显著变化的复杂情况。 相比之下，基于激光雷达的方法由于其3D测量的特点，具有若干潜在优势：对传感器视角变化的敏感度较低，以及对环境光照和纹理变化的高鲁棒性。 点云地点识别和重新位存在一些 挑战 ： 视角变化的不变性 ：点云表示会根据传感器的位置和方向显著变化。 点云在空间上是稀疏的，不同距离处的密度不均匀 ：在处理和分析用于地点识别的点数据时带来了额外的复杂性 不同类型的激光雷达 ：在 ………………………………