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整合高清图像和激光雷达数据提出了技术挑战，包括在空间和时间上对齐数据以及处理数据质量和分辨率的差异。噪声也是一个相关因素，它可能是由运动模糊，照明问题或固有的噪声引起的，可能会影响数据质量和模型的准确性。机器学习模型推广到看不见的数据和不同大气条件的能力可能受到限制，从而影响点云的稳健性。处理相当大的数据集和培训计算密集型机器学习模型所需的计算资源的可用性也可能对项目限制。最后，环境条件（例如云密度，照明和天气模式）的变化可能会影响视差计算，从而影响生成点云的准确性和一致性。
Cloud2Cloud生成3D-MESH云高度估计...
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