新型聚氨酯材料的生物学效应评价



新型聚氨酯材料的生物学效应评价

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新型聚氨酯材料的生物学效应评价

论文目录
摘要	第1-3页
Abstract	第3-7页
1 绪论	第7-13页
1.1 研究背景与意义	第7-8页
1.2 研究现状与发展趋势	第8-10页
1.2.1 基于人工特征场景理解方法的现状与趋势	第8-9页
1.2.2 基于深度学习场景理解方法的现状与趋势	第9-10页
1.3 本文的主要工作及创新点	第10-13页
2 激光点云数据的获取与图像化表述	第13-24页
2.1 三维激光点云数据获取	第13-16页
2.1.1 定点扫描	第13-14页
2.1.2 动态扫描	第14-16页
2.2 激光点云数据的图像化表述	第16-24页
2.2.1 三维激光点云到像素平面的投影方法	第18-21页
2.2.2 图像灰度值的计算方法	第21-24页
3 基于多尺度人工特征的室外场景理解	第24-43页
3.1 图像特征提取	第24-28页
3.1.1 基于PBA图模型的邻域选择	第25-26页
3.1.2 基于PBA图模型的特征提取	第26-28页
3.2 点云特征提取	第28-32页
3.2.1 点云数据的邻域选择	第28-29页
3.2.2 点云数据的特征提取	第29-32页
3.3 点云分类	第32-35页
3.3.1 基于RandomForest的点云分类	第32-33页
3.3.2 基于像素邻域关系的再分类	第33-35页
3.4 实验结果及分析	第35-43页
3.4.1 对静态扫描方式获取点云的分类结果	第35-40页
3.4.2 对动态扫描方式获取点云的分类结果	第40-43页
4 基于全卷积网络的室外场景理解	第43-60页
4.1 全卷积网络模型	第43-44页
4.2 序列化投影图像的生成	第44-49页
4.3 基于FCN模型的场景理解	第49-52页
4.3.1 基于FCN模型的语义分割	第49-51页
4.3.2 像素标签到点云标签的反映射	第51-52页
4.4 实验结果及分析	第52-57页
4.4.1 语义分割结果	第52-54页
4.4.2 点云分类结果	第54-57页
4.4.3 结果分析	第57页
4.5 本文两种场景理解方法的对比与分析	第57-60页
5 总结与展望	第60-61页
5.1 本文总结	第60页
5.2 本文展望	第60-61页
参考文献	第61-66页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第66页
课题资助情况	第66-67页
致谢	第67-69页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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