基于卷积神经网络的三维点云家居物体识别方法的研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着三维成像技术的快速发展和普及，三维点云数据获取变得越来越容易，这为家居环境中的物体识别提供了新的机遇和挑战。

而家居物体识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，在家居智能化、人机交互、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着三维成像技术和深度学习的快速发展，三维点云物体识别技术取得了显著的进展，成为计算机视觉领域的研究热点之一。

1. 国内研究现状

国内学者在三维点云物体识别方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题主要研究内容如下：
1.三维点云数据预处理:针对家居物体点云数据特点，研究点云数据去噪、滤波、配准等预处理方法，提高点云数据的质量，为后续的特征提取和识别奠定基础。

2.基于卷积神经网络的特征学习:研究pointnet、pointnet 、dgcnn等卷积神经网络模型，探索如何有效地从三维点云数据中提取具有区分性的特征表示，并针对家居物体识别的特点进行改进和优化。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研:深入调研三维点云数据处理、点云特征提取、卷积神经网络、家居物体识别等相关领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果和发展趋势，为本课题的研究提供理论基础和技术支撑。

2.数据采集与预处理:收集和整理公开的家居物体点云数据集，并对其进行预处理，包括：数据清洗、去噪、滤波、配准等，提高数据的质量和一致性，为后续的模型训练和测试做好准备。

3.模型构建与训练:基于卷积神经网络，构建三维点云家居物体识别模型。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对家居物体点云数据特点，提出了一种改进的卷积神经网络模型:现有的卷积神经网络模型大多是针对通用物体设计的，没有充分考虑家居物体点云数据的特点。

本课题将针对家居物体点云数据的特点，例如：形状结构相对简单、表面纹理信息丰富等，提出一种改进的卷积神经网络模型，以提高家居物体识别的精度。

2.探索了多尺度特征融合策略，提高模型的鲁棒性:家居物体点云数据often存在尺度变化的问题，例如：同一类物体的大小可能会有所不同。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘晓明, 吴福朝, 胡占义. 基于深度学习的三维点云识别和分类研究进展[j]. 自动化学报, 2019, 45(9): 1601-1622.

2. 李庆玲, 王文成, 王强, 等. 基于深度学习的三维点云目标识别综述[j]. 软件学报, 2020, 31(8): 2448-2476.

3. 戚正伟, 赵杰煜, 张靖. 基于深度学习的三维点云目标识别算法综述[j]. 计算机工程与应用, 2020, 56(21): 1-12.