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针对三维点云分类算法受到点云稀疏性和无序性影响的问题,提出一种改进算法。在点云预处理阶段,对密集的点云进行冗余数据去除,以减少后续计算量;对于稀疏的点云数据则进行三角形插值计算,以使分类更精确。加入K-means聚类分析算法,之后并行通过PointNet网络进行特征提取,该方法可体现点云空间中的点云分布特性。分别在ModelNet10/40上进行三维点云分类实验,并对比不同K值对分类结果的影响。实验结果表明,当K=5时分类准确率最高,其在ModelNet10/40上的准确率分别是94.2%和92.6