發(fā)布時(shí)間：2024-07-05 22:16

　　隨著點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取方式越來(lái)越簡(jiǎn)便,對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理工作正逐漸成為熱點(diǎn)。雖然現(xiàn)階段已經(jīng)有許多優(yōu)秀的工作出現(xiàn),但在整體精度和實(shí)用性方面依然面臨很大的挑戰(zhàn)。一方面,如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)一步提高點(diǎn)云分類(lèi)精度;另一方面,如何在保證精度的前提下,減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量使得網(wǎng)絡(luò)能夠滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用需要。本文針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理工作中存在的上述問(wèn)題進(jìn)行了深入研究,提出了新的解決方法,主要工作有如下2點(diǎn):(1)提出了一種多尺度點(diǎn)云分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)Multi-scale Point Cloud Classification Network(MSP-Net),進(jìn)一步提高點(diǎn)云分類(lèi)的精度。首先分析了點(diǎn)云的特性,提出了一種新的點(diǎn)云數(shù)據(jù)局部劃分方法,以點(diǎn)云的不同層次特征作為輸入,獲得不同尺度的局部區(qū)域;然后模擬卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作原理,構(gòu)建了包含4個(gè)模塊的多尺度點(diǎn)云分類(lèi)網(wǎng)絡(luò),最后在標(biāo)準(zhǔn)公開(kāi)數(shù)據(jù)集ModelNet10和ModelNet40上進(jìn)行了測(cè)試,驗(yàn)證了本文算法的可行性及有效性。(2)提出了一個(gè)高效的點(diǎn)云分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)Efficient Significant Point Clouds Processing Convolutional Ne...

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論和技術(shù)
    2.1 深度學(xué)習(xí)
        2.1.1 早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)構(gòu)
    2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)及其相關(guān)工作
        2.2.1 三維點(diǎn)云
        2.2.2 點(diǎn)云分類(lèi)的相關(guān)工作
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于多尺度特征的點(diǎn)云分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)MSP-Net
    3.1 引言
    3.2 基于多尺度特征的點(diǎn)云分類(lèi)算法框架及網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
        3.2.1 局部區(qū)域劃分原則
        3.2.2 多尺度局部區(qū)域劃分算法
        3.2.3 MSP-Net網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
    3.3 基于多尺度特征的點(diǎn)云分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.3.1 對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        3.3.2 消融實(shí)驗(yàn)及分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于注意力機(jī)制的輕量化點(diǎn)云分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)ESP-Net
    4.1 引言
    4.2 注意力機(jī)制相關(guān)概念
    4.3 原理分析
        4.3.1 顯著性點(diǎn)采樣模塊
        4.3.2 組卷積
        4.3.3 多尺度顯著特征提取塊
    4.4 高效的點(diǎn)云模型處理方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        4.4.2 消融實(shí)驗(yàn)及分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云分類(lèi)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 需求分析
    5.2 軟硬件環(huán)境
    5.3 系統(tǒng)整體框架
    5.4 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 系統(tǒng)界面
        5.4.2 點(diǎn)云模型分類(lèi)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    5.5 系統(tǒng)及性能測(cè)試
        5.5.1 功能測(cè)試
        5.5.2 性能測(cè)試
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：4001623