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提取点云体边界的中期报告.docx

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提取点云体边界的中期报告.docx

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文档介绍:该【提取点云体边界的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【提取点云体边界的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。提取点云体边界的中期报告本文旨在报告中期点云体边界提取项目的进展情况。该项目旨在利用深度学****技术自动提取点云体边界,为机器人导航、三维建模和虚拟现实等领域的应用提供支持。以下是项目的主要内容和进展情况:,我们需要大量的点云数据。因此,首先我们收集了多个现有的点云数据集,包括KITTI、SUNRGB-D和NYUDepth等。同时,我们还利用自己搭建的点云采集系统,采集了普通室内场景的点云数据。然后,我们使用数据增强的方法,对收集到的数据进行处理,以便于提高模型的鲁棒性和泛化能力。,我们使用全卷积神经网络(work,FCN)进行训练。我们的模型由多个编码器-解码器单元堆叠而成,其中每个单元都包括卷积层、池化层和上采样层。我们使用交叉熵损失函数作为模型的目标函数,并采用Adam优化器进行训练。在训练过程中,我们利用GPU加速,并采用批量标准化和Dropout等技术进行正则化处理,防止模型过拟合。。与传统的方法相比,我们的模型在捕捉点云体边界方面具有更好的准确性和鲁棒性。同时,我们还进行了对比实验,分别比较了使用不同数据集进行训练的模型在不同场景下的表现。结果表明,使用多个数据集进行训练的模型在多样化场景下的性能更为优秀。,我们将继续改进模型的性能以提升准确率和鲁棒性。同时,我们还将研究如何利用点云体边界提取结果进行机器人导航和三维建模等应用,并进行相关实验。