7个研究背景和意义示例,教你写计算机点云补全论文

今天分享的是关于点云补全的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到点云补全等主题,本文能够帮助到你

基于关注与动态图机制的点云形状补全方法

这是一篇关于深度学习,卷积神经网络,点云补全,生成对抗网络的论文, 主要内容为随着3D传感器的普及,点云在3D视觉的各个领域得到了广泛应用.由于遮挡、光反射、材料表面的透明度以及传感器分辨率和视角的限制,会造成点云的缺失和稀疏,因此点云形状补全是个重要的研究课题.近年来,利用深度学习技术进行点云形状补全工作取得了一定进展,但从不完整点云中获取准确的整体形状描述仍是个挑战性问题.本文主要研究基于关注与动态图机制的点云形状补全方法,深入研究点云细节特征提取的方式以及点与点之间结构关系的捕捉方式.在现有方法的基础上,设计了一系列高效的网络架构,提高点云形状补全任务的性能.本文主要工作如下:1.构造一个基于生成对抗自注意的点云形状补全网络.该架构由自注意模块和生成对抗网络组成.首先,使用多层感知机有效提取点云全局特征,并添加一个自注意模块捕捉局部细节特征.接着,利用特征金字塔模块,完成主中心点坐标、次中心点坐标和细节点坐标的生成.最后使用带自注意模块的判别器对生成的点云进行优化,以使结果更加准确.该网络能够有效提取点云特征并对点云的缺失部分进行补全和修复,并以对抗的方式优化生成的点云.大量实验表明,该方法在Shape Net数据集上具有出色的补全性能.2.设计一个3D网格化方法的点云形状补全网络.该网络由粗到细地提取不完整点云的特征,包括点云的网格化、立方体特征采样和Transformer模块.首先,在点云处理阶段将点云映射到3D网格中,以获得更加充分的特征表示.随后,基于Transformer模块设计了一种全局特征编码器,以更好的提取点云特征.最后,将点云高级特征表示输入到多层感知机中,优化调整点云的特征表示,生成出完整点云.在Shape Net和KITTI数据集上的实验表明,所提网络可以有效的提升点云补全性能.3.构造一个基于动态图卷积的点云形状补全网络.首先,借鉴动态图卷积的思想采用边卷积对点云的局部邻域特征进行提取,在保持排列不变性的同时捕获局部几何结构特征.使得模型学习到当前任务最优的点云特征,进一步提高补全性能.接着,通过全局最大池化和平均池化,获得全局特征表示.然后,设计一种逐步生成点云的特征金字塔网络,实现对缺失点云的补全.最后,通过实验验证了该网络在点云形状补全中的有效性.

基于三维视觉的农业机器人系统设计与实现

这是一篇关于点云补全,植物,三维视觉,远程控制,深度学习的论文, 主要内容为随着计算机视觉技术以及传感器技术的不断发展,智慧农业已经成为农业现代化的重要方向。植物表型是基因的表达结果,高通量的植物表型数据对于植物基因分析以及推进植物培育和种植具有重要的作用。本文设计并实现基于三维视觉的农业机器人系统,旨在构建植物三维生长模型库,为植物表型参数测量与分析提供数据支持,推动机器人在农业生产和种植中的应用。重建准确的植物三维模型是构建农业机器人系统中的一个关键技术点,然而,由于传感器分辨率以及遮挡等原因,基于通用的三维重建方法得到的植物模型存在缺失现象,影响植物表型测量的准确性。因此,本文开展了点云补全算法的研究工作,基于深度学习技术,设计了基于骨架引导的点云补全网络,能够对缺失的植物点云模型进行精细化重建,进而提高植物表型测量的准确性。针对机器人自动化和远程控制,本文重点研究了基于Redis消息队列的分布式远程控制架构,并完成了协议以及接口的设计与实现。最后,基于分层架构设计并实现基于三维视觉的农业机器人系统,重点完成了多机器人管理与控制、人机交互、机器人轨迹绘制以及视觉数据的自动化获取与传输等功能的开发工作,旨在提高高通量植物数据获取效率,为农业机器人系统的设计提供解决方案。总之,本文的主要工作如下:(1)针对由于遮挡以及传感器自身分辨率等原因,造成三维重建后的模型存在缺失问题,进而影响表型参数测量准确性问题,开展点云补全算法研究工作,以植物具有很强的骨架特征为切入点,提出一种基于骨架引导的点云补全方法,能够以全局骨架特征为指导,以局部几何特征为增强特征来进行点云补全,实现缺失点云的精细化重建,提高植物表型测量的准确性,为植物生长信息库构建以及育种栽培等提供强有力的数据;(2)针对机器人的远程控制,本文重点研究了基于Redis消息队列的分布式远程控制架构,设计并实现了通信协议和接口,可以为多机器人的协同作业提供通信环境和控制规则,满足机器人分布式控制和实时控制的需求;(3)设计并实现基于三维视觉的农业机器人系统,重点完成多机器人管理、前端人机交互、机器人轨迹绘制、自动化视觉数据采集与传输等功能的开发,并完成SLAM路径规划、三维重建以及精细化三维重建等算法的集成,并基于分层架构完成自动化农业机器人系统的开发工作。

基于隐式函数表示的图像与结构结合的三维重建

这是一篇关于三维重建,高分辨率重建,点云补全,隐式函数表示,深度学习的论文, 主要内容为针对物体的三维重建是计算机视觉中的重要课题之一,一直以来都备受研究人员的关注。随着深度学习技术的不断发展,研究者们开始从多视图几何的三维重建方法转向了基于深度学习的三维重建方法。特别是是隐式函数表示在三维重建方法中取得的成果,更是表现出了巨大的发展潜力。隐式函数表示的三维重建方法学习物体表面隐式表示的连续场,通过预测三维空间中的任意点是否位于物体的内侧。因此,复杂的重建问题得以转换为简单的分类问题。在生成阶段通过等值面提取算法获取物体的重建结果表面。大多数基于隐式函数表示的三维重建方法都局限于仅使用二维数据或三维数据作为观测,而割裂了二维数据与三维数据之间的联系,从而导致重建结果要么在结构上不够准确,要么在表面上缺失纹理。针对上述问题,本文提出了一种基于图像和低分辨率体素的隐式函数表示重建方法以结合两种数据的特点。该方法利用隐式函数能够简化三维重建问题的特性,创新性地将图像和体素结合在一起进行重建,从而改善了重建结果。该方法通过图像分支和体素分支分别预测查询点的分类结果,并将预测结果进行结合得到查询点的分类情况。在Shape Net数据集上的实验结果表明,本文的方法在Io U和Chamfer评价指标上比原有方法要好,在法向一致性上和原有方法接近。因此证明本文方法能够在保持三维结构准确的同时,提高物体表面纹理的准确性。随着三维数据采集设备的普及,点云数据变得更加容易获取。但是,相比体素数据,要在点云数据上构建编码了空间位置信息与物体表面相对位置关系的局部特征就显得更加困难。相比于过去基于隐式函数表示的方法直接将点云转换成体素后再构造特征,本文提出了一种基于隐式函数表示的两阶段点云重建方法。该方法不直接将点云转换成体素,而是通过神经网络生成点云的中间体素表示,随后在中间体素表示上构造查询点的特征并进行预测分类。在Shape Net数据集上的实验结果表明,本文方法相比于直接体素化的方法,在Io U和法向一致性评价指标上比原有方法好,并且能够避免物体表面不完整问题。

基于深度学习的三维点云补全网络研究

这是一篇关于点云补全,骨架重建,深度学习,自编码器,图神经网络的论文, 主要内容为随着计算机三维视觉的快速发展,三维点云数据广泛应用于工业加工、自动驾驶等场景中,然而由于遮挡、角度受限等原因经常会造成几何空间信息的缺失,这给点云分类、部件或场景分割等应用带来了困难。近年来随着三维点云深度学习技术的发展,为这一任务提供了很多解决方案,但受限于GPU算力,导致现有深度学习网络模型存在学习能力弱、补全细节表现不足等问题。因此,本文提出了从残缺点云到骨架重建、几何骨架到完整点云的“两步走”补全方法。主要研究工作总结如下:(1)针对现有深度学习网络模型在受限算力下补全能力弱的问题,首先设计了一种用于点云补全的骨架重建网络(Skeleton Reconstruction-Network,SR-Net),学习建立残缺点云到几何骨架的映射,其采用改进的点云骨架点聚集算法对完整点云进行骨架提取,以用作监督信号;结构上改进了边缘卷积编码器(Edge Conv)、融合金字塔结构和Folding Net折叠操作的解码器,最后骨架重建可视化结果表明,在有限算力下集中学习点云骨架,首先从残缺点云中重建出骨架的方法是可行的。(2)针对传统算法无法适用于补全三维几何骨架的问题,设计了一种基于骨架重建的点云补全网络(Point Cloud Completion Network Based on Skeleton Reconstruction,SRC-Net),其融合了骨架点和残缺点,采用邻域滤波算法进行离群点去除后,通过改进注意力通道边缘卷积编码器(Channel-Attentive Edge Conv,CAE)、增加图拓扑推理模块和图滤波模块的解码器来推理完整点云,最后从补全可视化结果表明,本文的补全方法可以生成更均匀和光滑分布的高质量完整点云,并能达到更为细节的补全效果。实验结果表明,SR-Net能够有效的从残缺点云预先重建出几何骨架,SRC-Net能够从骨架点云恢复出精细、均匀、完整的点云。因此,本文“两步走”的点云补全法,纵向由粗到精,横向有由骨架到面,横纵结合的实现了残缺点云的精细化补全,为点云深度学习补全提供了一种新的思路和方法,具有一定指导意义。

融合注意力机制的多尺度特征点云补全方法

这是一篇关于三维点云,深度学习,点云补全,多尺度特征,残差网络,注意力机制的论文, 主要内容为由于传感器限制、自身遮挡等原因导致采集的三维点云数据变得稀疏或者残缺,进而影响点云后续研究任务,因此,将扫描的点云数据补全完整是至关重要的。随着人工智能技术的不断发展,人们开始采用基于深度学习的方法完成点云补全任务,然而,现有点云补全方法只聚焦于原始点云的全局特征而忽略空间几何结构特征,针对这一问题,提出一种融合注意力机制的多尺度特征点云补全方法。首先,为关注更具代表性的特征点,利用迭代下采样方法获取三种不同分辨率点云;其次,针对主流补全方法缺乏点云空间几何结构信息问题,采用级联方式递进融合不同方法提取的全局特征和空间几何结构特征,形成特征向量并输入全连接网络,实现粗点云的预测;再次,为过滤无效特征,提高点云补全质量,将拼接后的原始点云和粗点云送入精细重构单元细化,再在细化过程融合注意力机制的同时采用残差网络的连接方式进行由粗略到精细的补全;最后,通过计算粗点云、稠密点云与真实点云之间的联合损失函数以优化补全模型。在Shape Net数据集和KITTI数据集上与5种方法进行比较,使用倒角距离(Chamfer distance,CD)、F分数(F-Score)、搬土距离(Earth Mover’s Distance,EMD)和一致性(Consistency)作为评价指标。在Shape Net数据集上,所提方法的CD平均值降低了6.4%,EMD平均值降低了8.6%,F-Score平均值提高了8.5%;在KITTI数据集上,所提方法的Consistency平均值提高了4.4%。实验证明,提出的方法对残缺点云具有更好的补全效果,同时也体现其具有泛化能力。该论文有图39幅,表7个,参考文献57篇。