激光点云与摄影点云
对于激光测量得到的点云，包括三维坐标(XYZ)和激光反射强度。这类点云通常可以通过回波特性和反射强度判别物体的状态，例如植被会有多次回波，反射强度也要弱于建筑。
对于摄影测量得到的点云，通常包括三维坐标(XYZ)和颜色信息。颜色信息在识别物体上有着重要的语义。
稀疏点云与密集点云
三维坐标测量机获得的点数量较少，点与点的间距也较大，称为稀疏点云(如全站仪获取的点云)。
而三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云，数量较多且较密集，称为密集点云。
点云的格式
事实上点云的存储就是一张属性表，常见的格式有pts,asc,dat,stl,imw,xyz,txt,csv等。
下图是用CloudCompare软件打开的点云数据：
基于点云数据的特性，生产活动中常常将其运用于三维实体重建、自动驾驶、地物分割、地图绘制、机器视觉、安全隐患排除等领域。
点云分割
一般是逐体素对点云数据进行判别，类似全卷积中的逐像素分割。点云分割又可以分为部件分割和整体分割。
点云补全
点云补全类似于GAN，就是编码器和解码器的对抗过程。能够将缺失的点云部件补全。
点云配准
点云配准一般用于医学和地图学领域，将两个不同拍摄角度的点云数据进行拼接、融合。
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点云检测
类似于图像识别，点云检测对点云中的地物进行识别、跟踪。