激光雷达数据处理

1. 数据预处理
数据清洗：去除噪声点、异常值和重复数据；对缺失数据进行插补或删除操作以减少噪音影响。（例如使用均值/中位数进行填充）
数据格式转换：将不同来源或者格式的原始数据转换为统一的格式以便后续分析；（常见的数据格式有txt, csv, JSON等)
2. 特征工程
特征选择：从原始传感器数据中选择出与目标变量最相关的的特征以提高模型的预测性能（如PCA、LASSO等方法）；
特征提取：通过数学变换方法进一步挖掘数据的内在属性信息作为新的特征用于模型训练；(例如时域-频域转化(FFT))
3. 数据可视化
点云可视化：利用点云图展示激光雷达采集的三维坐标点的分布情况; (例如：使用PV-Ray或Open3D软件渲染)；
4. 目标检测与识别
基于深度学习的目标检测算法：（如R-CNN系列网络、YOLO、SSD 等），这些框架可以从原始三维扫描数据中发现并标注感兴趣的对象区域位置及类别等信息）。