01
点云数据基础
激光雷达工作原理 · PCD/PLY/BIN格式 · 稀疏性/无序性/密度不均
原理格式特性
02
点云压缩概述
为什么压缩 · 实时性/保真度/带宽挑战 · 压缩比/PSNR/CD
动机指标
03
点云空间分割
八叉树 · KD-Tree · 体素网格下采样
八叉树KD-Tree体素
04
基于八叉树的压缩
八叉树编码流程 · 节点颜色属性 · 深度与分辨率权衡
编码颜色深度
05
基于KD-Tree的压缩
KD-Tree构建与编码 · 属性预测 · 与八叉树对比
预测对比
06
基于体素的压缩
体素化流程 · 体素哈希 · Marching Cubes重建
体素化哈希重建
07
投影法压缩
柱面/球面投影 · Range Image · 深度图编码(JPEG/PNG)
投影深度图
08
基于视频编码的点云压缩
3D-HEVC · V-PCC框架
V-PCC3D-HEVC
09
G-PCC标准 (上)
G-PCC概述 · 几何编码(预测树/八叉树)
G-PCC几何
10
G-PCC标准 (下)
属性编码(RAHT/预测提升) · 码流结构
RAHT码流
11
深度学习点云压缩 (上)
自编码器 · PointNet++特征 · 3D稀疏卷积
自编码器PointNet++
12
深度学习点云压缩 (下)
VAE · GAN用于压缩 · 端到端优化
VAEGAN端到端
13
点云属性压缩
颜色空间转换(RGB→YUV) · 纹理映射 · 差分编码
颜色纹理差分
14
点云序列压缩
帧间预测 · 运动估计(ICP/NDT) · 差分编码
帧间ICPNDT
15
点云传输协议
TCP/UDP选型 · QUIC · RTP/RTSP
QUICRTPRTSP
16
点云流媒体架构
DASH · HLS · 分块传输
DASHHLS分块
17
自适应码率 (ABR)
带宽估计 · 缓冲区调整 · FEC前向纠错
ABRFEC
18
点云传输中的QoS
延迟 · 抖动 · 丢包恢复(ARQ/FEC/PLC)
QoS丢包
19
点云传输安全性
加密(AES/RSA) · 认证 · 隐私脱敏
加密隐私
20
压缩与传输系统设计
端到端架构 · 编解码器 · 缓冲区管理
系统架构
21
点云压缩硬件加速
GPU(CUDA) · FPGA · Jetson嵌入式优化
GPUFPGAJetson
22
点云压缩标准对比
G-PCC vs V-PCC vs Draco vs 深度学习
标准对比
23
点云压缩开源库
PCL · Draco · TMC13/TMC2
PCLDracoMPEG
24
点云压缩性能测试
KITTI · SemanticK8s · ModelNet40 · 测试流程
数据集评测
25
自动驾驶中的应用
高精地图压缩 · 实时感知回传 · V2X
自动驾驶V2X
26
AR/VR中的应用
6DoF渲染 · 全息通信 · 沉浸式体验
AR/VR6DoF
27
机器人中的应用
SLAM压缩 · 远程操控 · 多机协同
SLAM机器人
28
数字孪生中的应用
城市级建模 · 工业扫描 · 实时同步
数字孪生城市
29
点云压缩前沿技术
NeRF · 隐式神经表示 · Transformer压缩
NeRFTransformer
30
课程总结与展望
技术趋势 · 标准化 · 语义/任务驱动压缩
总结未来