BIM+点云在实际项目中的应用

点云是什么？

点云，简单来说就是一堆点。我们生活的世界是一个三维世界，那么点云中的每一个点也都是三维点。点云所包含的信息中有每个点所在的位置，即在三维空间中的x, y, z坐标，这是必须要有的信息。其次还可以有颜色信息，光照强度，类别标签、法向量、灰度值等信息，这些信息可有可无，根据自身来定。

因此，一般的点云形状格式为[N, M]，其中N是点的个数，M可以类比成图像中的通道数，如果点云只有x,y,z三个信息，那么M=3。

点云从哪里来

根据点云不同的应用需求，其来源可能也是多种多样的。这里简单介绍几种。

三维激光雷达扫描

三维激光雷达扫描使用的是LiDAR(Light Detection and Ranging)， 它是激光探测及测距系统的简称，还可以称为Laser Radar或者LADAR(Laser Detection and Ranging)，激光雷达点云数据就是由激光雷达扫描获取的。下图是LiDAR的简单工作原理，可以简单看下。

点云能做什么

实际应用

自动驾驶、城市规划、考古文物保护、医学影像、测绘等领域

 相关研究

目前点云方向上比较流行的研究内容主要有以下几点：

点云特征提取

刚刚入门的朋友可能不清楚什么是特征提取。这里说下，特征提取不仅仅针对点云，也可以针对图像，文本等。它的含义就是能够代表这个物体（点云、图像、文本）的唯一性表征，可以类比成人的身份证。

点云的特征提取可以做的下游任务有很多，主要分为点云分类、点云检索、点云的分割，分割又可以分为语义分割和实例分割。

比较著名的相关论文有PointNet, PointNet++, DGCNN等

点云补全、点云上采样

点云补全，顾名思义，就是给一个残缺的点云，通过某个模型，能够把这个点云“补全”完整。

点云上采样和点云补全类似，只不过输入不太一样。上采样的输入是一个稀疏的点云，通过某个模型输出一个

这方面我了解不多，大概知道个别论文，比如PUNET, PUGAN等

点云重建

这也是目前比较火的一个方向。输入可以是多视图也可以是单视图。

比如给你一张(或几张)二维图片：