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基于机器学习的点云孔洞修补算法的并行化研究的任务书
任务书
任务题目：基于机器学习的点云孔洞修补算法的并行化研究
任务背景：
在数字化时代，很多实际问题需要转换成相应的三维模型来进行处理。点云技术是一种可以将客观物体的三维形态以及外表全部表示的技术，因为直接采用光学扫描等物理过程得到的三维点云数据是不完整的。在采样和处理过程中，存在一些不可避免的孔洞，这些孔洞可能会影响到点云的质量，甚至会影响到后续三维模型的建模和应用。所以，对于点云中的孔洞修复算法研究具有很好的现实意义。
任务内容：
本次任务旨在基于机器学习算法，对点云中出现的孔洞进行修复并行化优化处理。任务具体内容如下：
1.构建点云三维模型数据集
根据实际应用场景，获取PointNet或PointCNN网络需要的三维点云数据集，通过C++编程获取上万个点云数据样本，并对样本做出预处理。搜集不同起源的点云样本，例如林区数据、工厂车间数据等，并实现数据集图像化显示。
2.预处理点云数据
将点云数据转换为计算机可识别的格式，预处理非标准的点云数据，并对数据做出一定的增强处理，逐一实现各种针对点云数据的预处理方法。包括点云旋转变换、平移变换、随机采样点的数量等预处理技术。
3.孔洞检测与修复
使用深度学习技术，训练PointNet或PointCNN网络，让其自动检测点云中的孔洞并对孔洞进行修复。同时，结合并行计算优化算法并行化处理，将训练结果应用于实际场景重建，给出高效的修复效果。
4.性能优化
对算法并行计算优化进行研究，从算法层面上针对性地进行优化，最终提高算法的执行效率和准确率。
任务要求：
1.熟练掌握C++、Python等编程语言;
2.熟练使用深度学习框架PyTorch、Tensorflow等，掌握PointNet、PointCNN等点云分类、分割、检测算法;
3.掌握并发编程知识，了解OpenMP、CUDA等相关技术，有一定的并发编程经验。
4.能够独立开展科学研究并撰写科技论文。
任务成果：
1.提供点云数据集，并对数据进行预处理；
2.学习常见的点云孔洞修复算法与机器学习算法，并根据实际情况选取合适的算法；
3.设计并实现点云孔洞修复算法的优化并发计算；
4.通过编写论文的形式，将任务的学习和实践成果总结归纳，形成一篇高水平的论文。
任务时间安排：
本任务需要在三个月内完成。
第一周：确定任务背景、任务内容和任务要求，并分析学习点云相关算法和并发编程知识。
第二周到第四周：进行点云处理和深度学习模型的设计和构建，并完成算法训练。
第五周到第七周：对训练模型进行测试、实验分析，对模型进行优化。
第八周到第十周：总结思路成果，完成最终的论文撰写、检查、修改工作，并准备答辩PPT。
任务经费：
本次任务无经费支持。
签署人：xxx
日期：xxxx年xx月xx日