标题：Dynamic 3D Scene Analysis by Point Cloud Accumulation

作者：龚靖渝， 楼雨京， 柳奉奇， 张志伟， 陈豪明， 张志忠， 谭鑫， 谢源， 马利庄

作者：龚靖渝， 楼雨京， 柳奉奇， 张志伟， 陈豪明， 张志忠， 谭鑫， 谢源， 马利庄

点云语义分割在许多与点云相关的应用程序中具有重要作用，特别是对于机载激光点云，精确的注释可大大扩展其在各种应用中的用途。然而，受限于传感器噪声、复杂的对象结构、不完整的点和不均匀的点密度，准确而有效的语义分割仍是一项艰巨的任务。因此，提出了一种结合局部与全局特征的机载激光点云语义分割网络。

在数字仿真技术应用领域，特别是在自动驾驶技术的发展中，目标检测是至关重要的一环，它涉及到对周围环境中物体的感知，为智能装备的决策和规划提供了关键信息。

作者：Jingyi Wang, Yu Liu, Hanlin Tan, Maojun Zhang

3D传感器（如激光雷达和深度相机）的普及引起了人们对3D视觉的广泛关注，这些传感器采集的3D数据可以提供丰富的几何结构和尺度细节，这也在许多领域得到了实际应用，包括自动驾驶技术[1]、机器人控制技术[2]等。

3D传感器（如激光雷达和深度相机）的普及引起了人们对3D视觉的广泛关注，这些传感器采集的3D数据可以提供丰富的几何结构和尺度细节，这也在许多领域得到了实际应用，包括自动驾驶技术[1]、机器人控制技术[2]等。