【摘 要】
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基于三维点云的工业检测、特征分析目前应用广泛。但点云只是三维空间中的无序点集,承载的信息有限,缺少拓扑关系以及物体属性等工程语义。本文以工程中点云数据为对象,研究基于深度学习的特征表示,并对点云分类、补全与分割网络进行建模,识别几何结构特征。主要工作如下:（1）提出了一种融合局部信息和非局部信息的点云特征提取方法。点云局部信息编码模块有效地表示邻近点关系;局部特征聚合模块提取了细粒度的局部几何信息
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基于三维点云的工业检测、特征分析目前应用广泛。但点云只是三维空间中的无序点集,承载的信息有限,缺少拓扑关系以及物体属性等工程语义。本文以工程中点云数据为对象,研究基于深度学习的特征表示,并对点云分类、补全与分割网络进行建模,识别几何结构特征。主要工作如下:（1）提出了一种融合局部信息和非局部信息的点云特征提取方法。点云局部信息编码模块有效地表示邻近点关系;局部特征聚合模块提取了细粒度的局部几何信息;非局部特征提取模块建立了点的全局依赖关系,提取了点云的全局上下文信息。（2）提出了一种基于点云补全与分类的加工特征识别方法。根据加工特征的几何性质,从原始点云中移除非加工特征点集;通过点云聚类算法分离了加工特征;对单一特征点云的缺失部分进行形状补全,实现了加工特征点云的识别。（3）提出了一种基于点云语义分割的复杂模型区域识别方法。在保持点云分辨率的前提下,融合点云的局部信息和非局部信息,建立了语义丰富且具有区分性的逐点特征表示。在医学影像点云识别任务中对所提网络进行了实验验证,实验结果证明了所提方法的有效性。
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