《表1 WHU-TLS基准数据集概述》

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《点云深度学习基准数据集》

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WHU-TLS基准数据集的特点主要体现在：（1）基准数据集由测距范围、测量精度、观测视场等各异的主流激光扫描系统（如VZ-400、IMAGER5010C、Scan Station C5、Leica P40、Leica HDS6100）采集；（2）基准数据集场景丰富，涵盖地表覆盖、地物类型、几何形态各异的10种场景类型；（3）基准数据集提供了包含极低重叠度的相邻点云（如隧道数据集的最小重叠度为5.5%)；(4）基准数据集提供了包含重复对称结构的典型场景（如隧道数据集的墙瓦和高速铁路数据集的轨道），以及弱几何特征的典型场景（如隧道的顶部）；（5）基准数据集提供了包含运动对象（如校园、古建筑数据集），以及场景变化的数据集（如山地数据集）。表1列举了WHU-TLS数据集的详细说明，包括数据采集设备，扫描站数，点数，覆盖范围，场景类型描述以及两两之间的最小和最大重叠度等。此外，该基准数据集也为铁路安全运营、河流勘测和治理、文化遗产保护、滑坡监测和地下资产管理等应用研究提供了典型有效的数据。科研工作者可以通过公开数据集网站http：//3s.whu.edu.cn/ybs/en/benchmark.htm[2020-10-10]下载使用WHU-TLS基准数据集，该数据集提供了高精度的配准结果，为点云配准深度学习网络的性能评估和基于特征配准的传统方法评估提供可信任参考。