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基于深度学习联合特征的点云分割方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
PointNet作为目前较为流行的点云分类和分割算法，取得了许多优秀的实验结果，但是其存在许多的局限性，如无法对点云局部特征进行有效提取等。而最近流行的双路径网络（DPNet）则能够更好地捕捉点云的空间局部特征，达到更好的分类和分割效果。因此，将DPNet与PointNet相结合，联合提取点云的局部和全局特征，成为目前研究的热点。
点云分割作为点云处理的重要步骤，其应用非常广泛，比如三维建模、场景分析、无人驾驶等领域。而由于点云数据具有非结构化和无序性的特点，对点云进行高效准确的分割任务一直是一个艰巨的挑战。通过研究深度学习联合特征的点云分割方法，能够有效扩展点云分割的应用范围，并且提高点云处理的效率和准确性。
二、研究内容和方法
本研究的目标是提出一种基于深度学习联合特征的点云分割方法，并进行实验验证。具体研究内容如下：
1.基于DPNet和PointNet的联合特征提取网络的设计和实现
通过DPNet和PointNet的结合，联合提取点云的局部和全局特征，增强网络对点云特征提取的能力。具体实现包括网络结构设计和参数调优，以及采用数据增强技术提高模型的鲁棒性和泛化能力。
2.点云数据预处理和分割方法实现
采集点云数据，进行预处理和标注，为点云分割任务构建数据集，并且设计基于深度学习联合特征的点云分割方法，通过实验验证算法的准确性和效率。
3.实验验证和结果分析
利用公开的点云分割数据集进行实验验证，并进行相关指标评估和结果分析，与目前主流的点云分割算法进行比较。
三、研究创新点和预期成果
本次研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习联合特征的点云分割方法，充分利用点云的局部和全局特征，提高点云的分割效率和准确性。
2.结合DPNet和PointNet的优点，构建联合特征提取网络，进一步提高点云分割的精度和鲁棒性。
3.进行大量的实验验证和结果分析，对点云分割算法性能和准确性进行全面评估，为点云分割算法的研究提供参考。
预期成果：
1.提出一种基于深度学习联合特征的点云分割方法。
2.实现该算法，并进行实验验证和结果分析。
3.发表学术论文，并参加相关学术会议。
四、研究计划和进度安排
研究计划和进度如下表所示：
|任务名称|时间安排|
|---|---|
|文献调研|1个月|
|设计和实现联合特征提取网络|2个月|
|构建点云数据集，实现点云分割方法|3个月|
|进行实验验证和结果分析|2个月|
|学术论文撰写|2个月|
|完成论文修改和提交|1个月|
五、参考文献
[1]Qi,C.R.,&Yi,L.(2017).PointNet++:Deephierarchicalfeaturelearningonpointsetsinametricspace.Advancesinneuralinformationprocessingsystems,30,5099-5108.
[2]Qi,C.R.,Liu,W.,Wu,C.,&Su,H.(2018).PointCNN:Convolutiononx-transformedpoints.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,965-973.
[3]Dai,A.,&Nießner,M.(2019).ScanNet:Richly-annotated3Dreconstructionsofindoorscenes.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,5828-5839.
[4]Wang,C.,&Samaras,D.(2020).DCPNet:Dynamicfusionwithcascadepredictionnetworksforscenesegmentation.ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,10196-10206.