摘要
随着三维成像技术和深度学习的快速发展，基于三维点云的家居物体识别成为了计算机视觉领域的研究热点。
本文首先介绍了三维点云家居物体识别的研究背景和意义，阐述了三维点云数据和卷积神经网络的基本概念。
接着，本文综述了现有的基于卷积神经网络的三维点云家居物体识别方法，将这些方法按照特征提取方式的不同进行分类，并对各类方法的优缺点进行了详细的分析和比较。
此外，本文还介绍了常用的三维点云家居物体数据集，并对不同方法在这些数据集上的性能进行了对比。
最后，本文总结了该领域存在的问题和挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：三维点云；家居物体识别；卷积神经网络；深度学习；特征提取
近年来，随着三维成像技术的进步，如深度相机和激光雷达的普及，三维点云数据获取变得越来越容易。
相比于二维图像，三维点云数据能够提供更丰富、更全面的物体形状和空间信息，因此在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。
家居环境作为人类生活的重要场所，对家居物体的智能识别是实现智能家居、人机交互等应用的关键技术之一。
三维点云家居物体识别是指利用计算机算法，从三维点云数据中识别出预先定义的家居物体类别。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
