物体的标注作为场景理解的前提,是对环境认知的核心工作,也是人工智能、计算机视觉、三维重建等应用领域的基础性工作。然而,目前方法多适合完整点云模型的标注,而不适合单视点下测量的单侧点云。为此,本文以实测单侧三维点云场景数据为研究对象,对场景中物体的标注方法进行研究,主要工作如下:（1）设计了一种基于八叉树的三维点云场景划分方法。首先利用PCA方法求取模型的整体走势,获取场景的最小包围盒作为八叉树初始根节点;进而,依据点云的空间表面分布和密度,设计了相关的空间网格划分终止条件;最后根据八叉树由大到小、逐层分解的思想,基于空间网格划分,完成复杂点云空间八叉树形结构的构造。（2）给出了一种点云场景粗标注的方法。首先,基于霍夫变换的思想,检测场景中存在的平面,并计算各个平面相对高度,选择最低的平面标记为地面并去除;然后基于区域增长算法,对于场景分割得到的划分格进行聚类,从而对点云场景中的数据点分类标注。（3）给出了一种基于场景粗标注的点云场景标注优化方法。首先构造三个投影平面,计算划分格在各个投影面的密度值,并根据投影面划分格的区域连通关系,对粗标注结果进行合并,降低过生长标记的问题。对场景中物体部分未标注点,寻找其邻域内法向量相似的点标注该点,完成场景物体的细标注。（4）给出了一种基于标注对场景中物体求取拓扑关系并表达的方法。首先根据四交集模型给出物体拓扑关系的计算矩阵。然后根据标注值,计算物体边界及内部,并建立拓扑关系表。最后,基于KD树思想建立树形拓扑结构,结合拓扑表表达场景物体拓扑关系。通过对室外和室内典型的场景单侧点云数据实验结果表明,本文方法对场景中物体的分类标注是有效的。