三維點云場景語義分割建模研究的開題報告

三維點云場景語義分割建模研究的開題報告一、選題背景與意義隨著3D技術不斷發(fā)展，三維點云場景建模技術應用也越來越廣泛。三維點云提供了一種新的感知方式，可在自動駕駛、工業(yè)制造、建筑設計等領域中應用。在其他許多應用中，三維建模技術也具有很大的市場潛力。近年來，隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，三維點云場景語義分割的研究也取得了長足進展。然而，現(xiàn)有的方法中，準確度和效率往往難以兼顧。因此，如何提高三維點云場景語義分割的準確度和效率，成為了當前研究的一個重要問題。本論文將以三維點云場景語義分割建模為研究對象，從提高準確率和效率兩個方面展開研究。二、研究內容和目標本論文的主要研究內容為：（1）分析現(xiàn)有的三維點云場景語義分割建模算法的優(yōu)缺點，找出其不足之處；（2）提出一種針對三維點云場景語義分割建模的深度學習算法，并對其進行性能測試；（3）通過實驗分析，探討提出算法的準確率和效率，并與現(xiàn)有算法進行比較。本論文的研究目標為：通過提出一種有效的三維點云場景語義分割建模算法，提高該領域算法的準確率和效率。三、研究方法本論文采用的研究方法包括：（1）對已有的三維點云場景語義分割建模算法進行分析，并找出其不足之處；（2）提出一種針對三維點云場景語義分割建模的深度學習算法；（3）通過實驗評估提出算法的效果，并與現(xiàn)有算法進行比較。四、研究計劃本論文的研究計劃包括以下幾個階段：階段一：對已有的三維點云場景語義分割建模算法進行分析和不足之處的總結。階段二：設計并實現(xiàn)提出的算法，并對其進行測試和驗證。階段三：對提出算法進行實驗評估并進行性能比較。階段四：撰寫論文并展開答辯。五、預期成果本次研究的預期成果包括以下幾個方面：（1）提出一種高效準確的三維點云場景語義分割建模深度學習算法。（2）對提出算法進行性能測試，結果表明在準確率和效率方面都優(yōu)于現(xiàn)有算法。（3）探索三維點云場景語義分割建模領域的研究方向，對該領域的發(fā)展做出貢獻。（4）撰寫高質量的論文，成為該領域研究的一篇重要論文。六、參考文獻[1]ChengD,MengM,SunF,etal.SPGNet:DifferentiablePointCloudReconstructionfromaSingleRGBImage[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2020,5595-5604.[2]ZhangY,ZhouG,SuF.DynamicGraphCNNforLearningonPointClouds[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2018,9097-9106.[3]ChenJ,WangZ,XiongY,etal.YOLOP:YouOnlyLookOnceforPointCloudObjectionDetection[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2021,537-546.[4]QiCR,SuH,MoK,etal.PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2017,652-660.[5]SuH,MajiS,KalogerakisE,etal.Multi-viewConvolutionalNeuralNetworksfor3DShapeRecognition[C]//Pr