三維點云是最重要的三維數據表達方式之一。

從技術角度看，SLAM、三維重建、機器人感知等領域，點云都是最簡單且最普遍的表達方式：相對于圖像，點云有其不可替代的優勢-深度，也就是說三維點云直接提供了三維空間的數據，而圖像則需要通過透視幾何來反推三維數據。

從應用角度看，上至無人駕駛中的激光雷達，下至微軟Kinect、iPhone FaceID以及各種各樣的AR/VR應用，都需要基于點云的數據處理，比如物體檢測、人臉識別、人體姿態估算等。

三維點云處理并不容易，首先，三維點云比圖像多了一個維度；其次，點云是不規則分布的，比圖像式的規整網格更難處理；然后，點云缺少了圖像中的紋理，導致了在語義分析方面的困難。同時，由于三維點云的應用面非常廣，所以點云處理所涉及的算法也多種多樣，涵蓋了機器人、計算機視覺的各個分支。

然而，與點云處理的龐大需求及較高技術難度相對比的是，目前卻少有針對三維點云的課程。

智車科技聯合深藍學院于今年4月10日開設了『三維點云處理』課程。第一期開課以來，廣受學員好評，但是由于名額限制(第一期報滿400位)，仍有很多學員未能報名學習！

為此，經過課程組與授課講師溝通，決定于6月28日，開設第二期，歡迎各位伙伴報名，共同學習！

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通過課程，可以有哪些收獲

• 對三維點云這一領域有全方位的認知，了解三維感知的各種問題及解決方案。

• 深入理解各個經典點云算法，比如octree，ICP，PointNet等，并且在真實數據集上實現、應用這些算法。

• 涉獵最前沿的感知(Perception)方向的深度學習算法，比如物體檢測、點云配準、特征提取等，了解學術界的熱點問題及發展趨勢。

• 了解實際應用中各種算法的優勢及局限，對于具體問題如何選擇合適的算法，以及如何修改算法應對長尾/邊緣問題(longtail/edge cases)。

02

實力講師，課程保障

黎嘉信

自動駕駛研究科學家

新加坡國立大學(NUS)博士

博士期間，師從電子與計算機系Ben M. Chen教授及計算機系Lee Gim Hee教授，主要研究領域為計算機視覺、深度學習、機器人。在CVPR 2018, ICCV 2019, ICRA 2019, IROS 2017的頂級會議上以第一作者發表論文多篇。在2017, 2015年國際微小型無人機大賽中獲得冠軍、亞軍。

03

課程大綱，一覽學習計劃

( 中文授課 )

04

優質服務，為你保駕護航！

1.?答疑解惑

課程建立微信答疑群，安排講師、助教進行答疑解惑，可隨時與講師、助教溝通，解決我們學習中遇到的問題。2.?全程陪伴全職班主任帶班，全程陪同，跟蹤學習進度，督促學習&作業。3.?定期班會每期班會，助教會對作業進行講評和指導；在班會中，學習更多技巧；在交流中收獲更多思路。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的azure kinect三维点云_万众期待的 【三维点云处理】 课程来啦！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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