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目录
第1章绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 目标重构与识别国内外研究现状
1.2.1 三维目标重构国内外研究现状
1.2.2 三维点云识别国内外研究现状
1.3 本文主要内容
第2章基础理论介绍与分析
2.1 点云数据特性
2.2 点云常用滤波算法
2.3 卷积神经网络
2.3.1 卷积层
2.3.2 池化层
2.3.3 激活层
2.3.4 全连接层
2.4 PointNet网络
2.5 深度学习框架
2.6 本章小结
第3章三维扫描系统设计与功能验证
3.1 总体方案设计
3.1.1 硬件系统组成
3.1.2 软件系统设计
3.2 输出数据空间分析
3.2.1 系统输出数据格式
3.2.2 系统输出数据分布
3.2.3 分辨率实验分析
3.3 滤波算法设计
3.3.1 距离滤波算法设计与实现
3.3.2 滤波效果对比分析
3.3.3 滤波后的点云可视化
3.4 三维扫描系统的性能优化
3.4.1 流水线结构提高运算速率
3.4.2 IP复用降低资源消耗
3.5 三维点云的重构
3.6 本章小结
第4章基于FK-PointNet网络的点云分类识别
4.1 FK-PointNet网络
4.1.1 基于FPS与KNN的点云区域划分
4.1.2 基于改进的PointNet网络的局部特征提取
4.1.3 基于concat的多尺度特征融合
4.1.4 基于卷积神经网络的尺度融合后的特征提取
4.1.5 基于双池化的全局特征提取
4.2 混合数据集的实验设计与结果分析
4.2.1 实验环境配置
4.2.2 实验数据与性能评价指标
4.2.3 实验结果及分析
4.3 三维扫描数据集的实验设计与结果分析
4.3.1 实验数据与性能评价指标
4.3.2 实验结果及分析
4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术成果
致谢