基于深度学习的点云三维数据智能分析方法.docx

基于深度学习的点云三维数据智能分析方法

目录

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

二、点云三维数据基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1点云数据表示与特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.1点云数据的采集方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1.2点云数据的几何与拓扑属性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2点云数据处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2.1点云滤波与降噪方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.2.2点云配准与融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.2.3点云分割与特征提取策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.3深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.3.1神经网络的基本结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.3.2常用深度学习模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.3.3深度学习训练框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

三、基于深度学习的点云智能分析模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.1点云深度学习表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.1.1点采样网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.1.2体素化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.1.3束搜索网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.2点云智能分类与分析模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.2.1基于深度学习的点云分类技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.2.2基于深度学习的场景语义分割方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.3点云智能检测与识别模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.3.1基于深度学习的目标实例检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.3.2点云中的特定物体识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.4点云智能几何理解与重建模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

3.4.1基于深度学习的表面重建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

3.4.2点云的形状描述与分析技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

四、点云深度学习分析算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

4.1数据集构建与预处理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

4.1.1标准化数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

4.1.2数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

4.2模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

4.2.1损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

4.2.2优化器选择与超参数调整．．．．