基于深度学习的三维点云识别研究



基于深度学习的三维点云识别研究

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基于深度学习的三维点云识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6页
第1章绪论	第11-18页
1.1 研究背景和意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 基于二维视图的识别方法	第12-13页
1.2.2 基于RGB-D图像的识别方法	第13-14页
1.2.3 基于三维数据的识别方法	第14-15页
1.2.4 当前研究存在的问题	第15页
1.3 论文主要研究内容及章节安排	第15-18页
1.3.1 研究内容	第15-16页
1.3.2 技术路线	第16-17页
1.3.3 章节安排	第17-18页
第2章相关理论	第18-31页
2.1 深度学习技术概述	第18-27页
2.1.1 人工智能、机器学习、深度学习	第18-20页
2.1.2 卷积神经网络的组成	第20-25页
2.1.3 卷积神经网络的训练	第25-26页
2.1.4 深度学习框架	第26-27页
2.2 基于三维点云的深度学习算法	第27-30页
2.2.1 3DCNN	第27-28页
2.2.2 PointNet	第28-29页
2.2.3 PointNet++	第29-30页
2.3 本章小结	第30-31页
第3章基于深度学习的三维点云识别研究	第31-48页
3.1 MSS-PointNet模型	第31-37页
3.1.1 邻域采样方法	第31-32页
3.1.2 点云尺度空间	第32-34页
3.1.3 MSS-PointNet结构设计	第34-37页
3.2 实验准备	第37-41页
3.2.1 实验环境	第37页
3.2.2 数据的选择与预处理	第37-40页
3.2.3 尺度参数设置	第40-41页
3.2.4 网络参数设置	第41页
3.3 实验结果与分析	第41-47页
3.3.1 物体分类实验	第41-45页
3.3.2 物体局部分割实验	第45页
3.3.3 室内场景分割实验	第45-46页
3.3.4 模型稳定性测试	第46-47页
3.4 本章小结	第47-48页
第4章基于深度学习的室外场景识别研究	第48-55页
4.1 数据获取与预处理	第48-51页
4.1.1 训练数据获取	第48-49页
4.1.2 测试数据获取与预处理	第49-51页
4.2 实验结果与分析	第51-54页
4.3 本章小结	第54-55页
第5章总结与展望	第55-57页
5.1 总结	第55页
5.2 展望	第55-57页
参考文献	第57-62页
致谢	第62-63页
硕士期间发表学术论文及参与科研项目情况	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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