基于深度学习的三维点云语义分割方法综述.pdf

基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法研究.docx 基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法研究一、引言近年来，随着三维传感器技术的发展和广泛应用，三维点云数据逐渐成为计算机视觉领域的重要研究对象。其中，三维点云语义分割是计算机视觉中的一项关键任务，旨在将点云数据中的不同物体或部分进行准确划分。然而，由于三维点云数据的复杂性和稀疏性，实现准确的语义分割仍是一个具有挑战性的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法。二、相关工作回顾传统的三维点云语义分割方法主要依赖于几何特征、空间分布和局部上下文等信息。然而，这些方法在处理复杂场景时往往难以取得理想的效果。近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究

2025-02-20 约4.65千字 9页立即下载

基于深度学习的三维点云语义分割算法研究.docx 基于深度学习的三维点云语义分割算法研究一、引言随着深度学习技术的飞速发展，其在三维点云数据的处理方面也得到了广泛应用。三维点云数据语义分割是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，对于无人驾驶、机器人感知、虚拟现实等应用具有重要意义。本文将针对基于深度学习的三维点云语义分割算法进行深入研究，分析其原理、应用及未来发展趋势。二、三维点云语义分割概述 三维点云语义分割是指将三维空间中的点云数据划分为不同的语义类别，如地面、车辆、行人、建筑物等。这一过程对于机器人导航、场景理解等任务具有重要意义。传统的三维点云语义分割方法主要依赖于手工设计的特征和阈值分割等技术，但这些方法在复杂场景下的鲁棒性较差

2025-02-18 约4.93千字 10页立即下载

基于超图深度学习的三维点云语义分割技术研究.pdf 基于超图深度学习的三维点云语义分割技术研究研究生姓名：肜彦鹏导师：黄一平学科：通信工程（含宽带网络、移动通信等）研究方向：人工智能年级：2021 摘要 点云分割算法是计算机视觉和人工智能领域中的重要研究内容，在工程领域、工业领域、医学领域、建筑领域和地理信息等多种领域应用广泛。三维点云语义分割是让机器真正了解和透彻分析三维场景内的物体的基础。目前深度学习方法在三维点云语义分割方面已经具有一些成熟的算法。然而，深度学习方法在点云语义分割任务中存在局限性，比如，深度网络模型在点云建模中会忽略数据之间的高阶相关性；并且目前的注意力网络模型应用于大规模的复杂高阶点云数据中，会带来计算量

2025-04-07 约9.05万字 63页立即下载

2025-03-26 约4.68万字 71页立即下载

基于深度学习的室内点云语义分割方法研究.docx 基于深度学习的室内点云语义分割方法研究一、引言随着深度学习技术的快速发展，其在三维点云数据处理领域的应用逐渐受到广泛关注。室内环境的点云数据语义分割作为三维场景理解的重要组成部分，对于实现智能机器人导航、环境建模以及增强现实等应用具有重要意义。本文旨在研究基于深度学习的室内点云语义分割方法，以提高分割精度和效率。二、室内点云语义分割背景及挑战室内点云语义分割是指将室内环境中扫描得到的点云数据按照其所属的物体类别进行分类。由于室内环境复杂多变，包含多种材质和形状的物体，因此点云数据具有高维度、无序性、海量性等特点，使得传统的手工特征提取方法难以满足需求。深度学习的发展为解决这一问题提供了

2025-06-04 约4.54千字 9页立即下载

基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究.docx 基于深度学习的三维点云分类与分割方法研究一、引言随着深度学习技术的不断发展，其在三维点云处理领域的应用逐渐受到广泛关注。三维点云数据在许多领域如机器人导航、自动驾驶、三维重建等具有重要应用价值。然而，由于三维点云数据具有无序性、不规则性以及高维度等特点，其处理和分析一直是一个具有挑战性的问题。本文旨在研究基于深度学习的三维点云分类与分割方法，以期为相关领域的研究和应用提供理论依据和技术支持。二、相关工作在三维点云处理领域，传统的分类与分割方法主要依赖于手工特征提取和基于几何的方法。然而，这些方法往往难以处理复杂的场景和大规模的数据集。近年来，随着深度学习技术的崛起，许多研究者开始将深度

2025-02-14 约4.01千字 8页立即下载

基于几何特征的深度学习机载点云语义分割研究.docx 基于几何特征的深度学习机载点云语义分割研究一、引言随着无人机技术的迅猛发展，机载点云数据的获取和应用变得日益广泛。这些点云数据包含丰富的空间和几何信息，能够用于精确的三维场景理解与建模。机载点云语义分割是处理点云数据的重要手段，即将点云数据按照不同的物体类别进行划分。近年来，深度学习技术在处理复杂的视觉任务上取得了显著成效，本文将基于几何特征的深度学习算法应用于机载点云语义分割中，探讨其优势及发展潜力。二、机载点云数据的特征及预处理机载点云数据由无人机拍摄得到，包含大量离散的三维坐标点。这些数据在空间上呈现出不规则性和复杂性。要对其进行有效的语义分割，首先需要进行数据预处理，包括坐标系

2025-02-12 约4.67千字 9页立即下载

基于多信息深度学习的3D点云语义分割.docx PAGE 1- 基于多信息深度学习的3D点云语义分割第一章引言随着人工智能技术的飞速发展，3D点云语义分割作为计算机视觉领域的一个重要分支，在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等多个领域展现出巨大的应用潜力。据相关数据显示，近年来3D点云语义分割的研究论文数量逐年攀升，从2015年的几百篇增长到2020年的数千篇，显示出该领域的研究热度不断上升。特别是在自动驾驶领域，精确的3D点云语义分割技术是实现自动驾驶车辆安全、高效行驶的关键技术之一。在3D点云语义分割的研究中，深度学习技术发挥着至关重要的作用。近年来，随着深度学习技术的不断进步，基于卷积神经网络（CNN）的3D点云语义分割方法取得了显

2025-01-18 约3.29千字 6页立即下载

基于深度学习的三维点云分类分割算法研究.docx 基于深度学习的三维点云分类分割算法研究一、引言随着深度学习技术的不断发展，其在三维点云处理领域的应用也日益广泛。三维点云数据具有丰富的空间信息，可以用于多种场景，如无人驾驶、三维重建、机器人感知等。然而，由于点云数据的复杂性和多样性，如何有效地进行分类和分割成为了一个重要的研究问题。本文将重点研究基于深度学习的三维点云分类分割算法，探讨其原理、方法及优势。二、三维点云数据概述 三维点云数据是由大量三维空间坐标点组成的数据集，可以描述物体表面的几何形状和空间结构。点云数据具有高维度、无序性、密度不均等特点，因此对其进行处理和分析具有一定的挑战性。目前，三维点云数据的获取方式主要包括激光扫描

2025-06-02 约1.56千字 4页立即下载

基于深度学习的三维点云分类分割算法的研究.pdf 基于深度学习的三维点云分类分割算法的研究摘要 三维点云是一个庞大的点的集合，而且拥有重要的空间几何结构，在计算机视觉、人工智能，无人驾驶汽车等领域有着广泛的应用，如何对三维点云数据数进行高效的处理是上述工作的关键。然而，由于其庞大的数据量以及特殊的几何结构，不可避免地就会在某些区域内出现一些相似点，这就使得在进行特征提取的过程中提取到一些重复的信息，造成计算冗余，降低分类分割的准确率。针对上述问题，本文首先对点云分类分割算法的现状进行介绍，对深度学习理论知识以及点云的相关理论知识进行了研究，然后对点云分类分割算法进行研究，分析这些算法的优劣势，最后本文在前人研究的基础上提出了一

2025-06-09 约6.95万字 70页立即下载

基于深度学习的道路语义分割新方法.pptx 基于深度学习的道路语义分割新方法;目录;PART;;;采用条件随机场（CRF）等后处理方法进一步优化分割结果。;;;;;;PART;;;;PART;;;几何变换;PART;采用经典的编码器-解码器架构，编码器用于提取输入图像的特征，解码器则将特征图还原为与输入图像相同尺寸的分割结果。;特征金字塔;;;PART;;;对比基准;;;;;;PART;提出了基于深度学习的道路语义分割新方法，通过构建卷积神经网络模型实现道路图像的自动分割。;构建了适用于道路语义分割的卷积神经网络模型，实现了端到端的训练和推理。;;THANKS

2024-06-29 约小于1千字 38页立即下载

深度学习驱动的三维点云语义分割技术在机器人领域的创新与实践.docx 深度学习驱动的三维点云语义分割技术在机器人领域的创新与实践一、引言 1.1研究背景与意义在当今科技飞速发展的时代，三维点云语义分割和机器人领域取得了令人瞩目的进展，而深度学习技术的融入，更是为这两个领域带来了前所未有的变革与机遇。随着激光雷达（LIDAR）、深度相机等三维数据采集设备的广泛应用，大量的三维点云数据得以快速获取。三维点云数据能够精确地记录物体的空间位置和几何形状，涵盖了丰富的信息，在自动驾驶、机器人导航、智能监控和三维重建等众多领域有着广泛的应用。例如，在自动驾驶中，激光雷达所获取的三维点云数据，能帮助车辆实时感知周围环境，识别道路、行人、车辆等目标，为安全驾驶提供关键支

2025-05-09 约3.55万字 27页立即下载

基于点云分割的家庭环境三维物品级语义地图构建：方法与实践.docx 基于点云分割的家庭环境三维物品级语义地图构建：方法与实践一、引言 1.1研究背景与意义随着人工智能和机器人技术的飞速发展，智能家居系统与机器人在家庭环境中的应用日益广泛。在家庭场景下，为实现智能设备更加智能化、自主化的服务，构建精确且详细的家庭环境三维物品级语义地图成为关键。家庭环境具有物品丰富、布局复杂等特点，如何准确地对其中的各类物品进行识别与定位，并构建出能够反映环境语义信息的地图，是当前该领域研究的重点与难点。 点云分割作为构建家庭环境三维物品级语义地图的核心技术，起着至关重要的作用。通过点云分割，可以将采集到的家庭环境点云数据，按照不同的物体类别和语义信息进行划分，从而为后续的

2025-04-15 约3.06万字 25页立即下载

基于球面投影的室外场景三维点云语义分割方法优化研究.docx 基于球面投影的室外场景三维点云语义分割方法优化研究一、引言近年来，随着三维感知技术的飞速发展，基于球面投影的室外场景三维点云语义分割成为了计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向。室外场景的三维点云数据具有信息丰富、结构复杂的特点，其语义分割对于实现自主导航、三维重建、场景理解等应用具有重要意义。本文针对室外场景的三维点云数据，研究基于球面投影的语义分割方法，通过优化算法提高分割精度和效率。二、相关工作回顾在过去的研究中，针对三维点云的语义分割方法主要包括基于体素、基于网格和多视图的方法等。其中，球面投影方法因其在处理大规模点云数据时的优势，受到了广泛关注。球面投影将三维空间中的点云数据

2025-04-29 约4.92千字 10页立即下载

一种基于多特征信息增强编码的三维点云语义分割方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113392841 B (45)授权公告日 2022.11.18 (21)申请号 202110617230.2 G06V 10/82 (2022.01)

2023-06-17 约1.33万字 14页立即下载