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基于自适应排序模块的点云感知深度卷积神经网络：性能优化与应用拓展
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，随着传感器技术的飞速发展，点云数据作为一种重要的三维数据表达方式，在自动驾驶、机器人导航、工业检测、地形测绘、文化遗产数字化保护等众多领域中发挥着关键作用。例如，在自动驾驶领域，激光雷达等传感器实时获取车辆周围环境的点云数据，车辆通过对这些数据的处理和分析，实现对道路、障碍物、其他车辆等目标的识别和定位，从而做出安全、高效的驾驶决策，保障行车安全。在工业检测中，利用点云数据可以对零部件的尺寸、形状进行精确测量，检测出可能存在的缺陷，确保产品质量符合标准。
然而，点云数据自身具
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