文献综述
文献综述一、课题研究背景深度学习是机器学习领域中的一个新的研究方向，它被引入机器学习中使其更接近于人工智能，成为近年关注较多的一个研究领域。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，在这个学习过程中获取的信息对于文字、图像和声音的数据的解释有很大的帮助。
深度学习的最终目标是让机器像人一样具有分析和学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据。
点云是目标表面特性海量点的集合，使用合适的方法处理点云数据可以获得目标物体的种类、距离和方位等大量信息，而深度学习在点云数据处理中可以发挥很大的作用。
近年来，业内提出了很多基于深度学习的点云数据处理方法，这对于社会建设的诸多方面有着重大的意义和影响。
二、选题目的与意义三维激光扫描技术的快速发展，对点云数据的获取提供了巨大的便捷。
地面三维激光扫描技术可以快速、精确地获取测站与物体表面之间的距离，这种方法获得的数据以海量点云数据的形式保存，可以满足大多数变形监测、地形图绘制和各类工程建设的精度需要。
由此，点云数据的处理方法成为了重要的问题，传统的点云数据处理方法处理速度快但精度不高，深度学习在这一领域有着很大优势，计算量较大但精度高。
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