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基于深度学习的三维点云识别一、什么是三维物体识别随着三维成像技术的发展，结构光测量、激光扫描、ToF等技术趋于成熟，物体表面的三维坐标能够精准而快速的获取，从而生成场景的三维数据，能够更好地感知和理解周围环境。三维数据包含了场景的深度信息，能够表示物体的表面形状，在...
论文摘要点云是在三维空间中点集的定义，点云已经成为三维表示中最重要的数据格式之一。由于激光雷达等采集设备的可用性不断提高，以及在机器人、自主驾驶、增强和虚拟现实等领域的应用越来越多，它越来越受欢迎。深度学习现在是...
3BIM模型功能空间识别方法功能空间包括不同用途的房间、走廊等空间，是运维空间信息的重要组成。本文采用了基于三维模型及空间体素化的功能空间识别方法。其基本流程包括2个部分：1）首…
提出一种基于深度体素卷积神经网络的三维(3D)模型识别分类算法,该算法使用体素化技术将3D多边形网格模型转化为体素矩阵,并通过深度体素卷积神经网络提取该矩阵的深层特征,以增强特征的表达能力和差异性。.在ModelNet40数据集上的实验结果...
毕业论文（报告）高分辨率三维点云目标识别技术研究.doc,目录摘要iAbstractiii第一章绪论11.1课题背景与研究意义11.1.1高分辨率三维激光扫描系统组成及工作原理31.1.2高分辨率三维点云数据特性61.1.3高分辨率三维点云数据信息提取...
目录1简介11.1背景11.2基于哈希的近似最近邻搜索框架22哈希编码方法简介52.1哈希机理特性62.1.1数据依赖性62.1.2哈希过程72.1.2.1传统哈希方法7
富有语义的实例分割是上图中红色虚线的一路。在语义特征空间中点的位置是根据类别决定的，属于同一个语义类别的点在语义类别空间中是相近的，不属于同一个语义类别的点在语义类别空间中是远的，从这个特点出发，论文中的方法把实例特征和语义特征按元素相加，中间有一个adaptation，后面...
利用主导平衡来对复杂系统进行建模可以起到四两拨千斤的作用，然而经典方法中对于主导平衡的识别有一定局限，近日一篇刊于NatureCommunications的论文：Learningdominantphysicalprocesseswithdata-drivenbalancemodel，提出一种数据驱动的主导平衡识别模型，利用非监督...
彩色地形图中的点状符号识别算法研究.田宽.【摘要】：地图模式识别是提高地图自动矢量化效率的关键技术,彩色地形图中点状符号识别作为地图模式识别的重要组成部分,是目前研究的重点和难点,提高点状符号识别的准确率对于促进地图自动矢量化的发展...
CVPR2020|RandLA-Net:大场景三维点云语义分割新框架（已开源）.CVPR2020已经公布录用结果，其中有效投稿6656篇，最终录用1470篇，接收率22.1%。.CVPR2020将于6月14日-6月19日在美国西雅图举办。.虽然在近三年来，CVPR的论文投稿量都在持续大涨（CVPR2018有3300...
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