2018.07-至今  车载激光点云数据质量改善

√ 研究顾及目标完整性的大规模点云快速分区。根据当前数据状况以及后续处理需求，需要以能保持地物完整性为前提对数据进行分段，这样既可以加快处理效率也不会影响处理的准确性。

√ 研究基于机载激光点云数据的车载激光点云点位精度改善。减少人工布设控制点的工作量，并且提高车载激光点云点位绝对精度

2017.09-2018.05  基于模型匹配的车载激光点云车辆精准匹配

√ 提出一种基于三维目标匹配的车辆目标精准的检测方法。本方法首先分离出非地面点，并对非地面点进行分割；其次计算模型点云以及场景点云关键点及其二进制形状上下文特征描述子；然后利用融合特征一致性和几何一致性策略计算模型与场景点云同名特征点对集合；最后根据同名特征点对集合计算模型和分割区域的转换矩阵及重叠度，实现车辆目标的检测。本文获得第十届全国高等学校测绘学科大学生科技创新论文大赛特等奖。

2017.04-2018.04   校大学生科研创新训练项目：基于点云的曲面三维重建

√ 研究内容为针对较大散乱点云的快速表面重建方法。主要通过本项目认识和了解三维激光点云数据，学习点云算法基本处理原理与方法。给定无组织的点云数据，通过重采样和三角网格算法来重建表面以表达其几何性质。