三維測(cè)量數(shù)據(jù)智能優(yōu)化技術(shù)

　　點(diǎn)云是分布在三維空間中的離散點(diǎn)集，也是對(duì)物體表面幾何的離散采樣。三維測(cè)量技術(shù)的迅速發(fā)展使得點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取更加簡(jiǎn)單方便。但是，由于測(cè)量環(huán)境的干擾和測(cè)量對(duì)象的材料反射問(wèn)題，三維測(cè)量數(shù)據(jù)會(huì)包括含各種噪聲、離群點(diǎn)，且特征采樣不足。另外，由于大尺寸測(cè)量對(duì)象的結(jié)構(gòu)限制，通常需要多次拼接，噪聲、細(xì)節(jié)丟失等現(xiàn)象更為嚴(yán)重，嚴(yán)重制約了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的后續(xù)應(yīng)用。本書(shū)是作者專(zhuān)注在三維測(cè)量點(diǎn)云質(zhì)量智能優(yōu)化領(lǐng)域內(nèi)多年的研究積累，重點(diǎn)圍繞三維測(cè)量點(diǎn)云質(zhì)量智能優(yōu)化的核心理論與方法，包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化算法、基于點(diǎn)表征學(xué)習(xí)和圖表征學(xué)習(xí)的測(cè)量數(shù)據(jù)優(yōu)化算法、基于特征描述子的測(cè)量數(shù)據(jù)優(yōu)化算法、基于多源表征的測(cè)量數(shù)據(jù)優(yōu)化算法等進(jìn)行系統(tǒng)性闡述，最后結(jié)合航空航天實(shí)例介紹測(cè)量數(shù)據(jù)優(yōu)化軟件平臺(tái)與工程應(yīng)用方案，為點(diǎn)云的智能優(yōu)化處理與工程應(yīng)用提供基礎(chǔ)性理論方法指導(dǎo)。

　　2013年受聘為第四批江蘇特聘教授，2014年入選江蘇省“雙創(chuàng)計(jì)劃（創(chuàng)新類(lèi)）”人才，2015年入選“國(guó)家重大人才工程A類(lèi)青年項(xiàng)目”，2019年獲得江蘇省杰出青年基金項(xiàng)目資助。主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃子課題、航空科學(xué)基金 、江蘇省杰出青年基金 、國(guó)家自然科學(xué)基金 、國(guó)家級(jí)青年人才項(xiàng)目（海外引進(jìn)）