基于二维图像规则物品体积计算方法研究

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摘要

第1章绪论

1．1研究背景与意义

1．2相关研究工作及其现状

1．3本文研究工作

1．4本文组织结构

第2章相关技术

2．1 神经网络与卷积神经网络

2．1．1 常见的卷积神经网络结构

2．2 3D重建

2．2．1 基于传统多视图几何的3D重建算法

2．2．2基于深度学习的3D重建算法

2．3注意力机制

2．4迁移学习

2．5数据集

2．6本章小结

第3章单个规则物体体积测量

3．1 问题描述

3．2算法设计与相关内容

3．2．1 图像预处理

3．2．2 3D重建

3．2．3噪点剔除

3．3实验与结果分析

3．3．1 图像预处理实验结果

3．3．2 3D重建及噪点剔除实验结果

3．4本章小结

第4章多个规则物体体积测量

4．1 引言

4．2算法设计

4．2．1分割前景图

4．2．2尺寸参数计算

4．2．3基于3D重建的体积估计

4．3实验与结果分析

4．3．1 分割前景图实验结果

4．3．2实际体积测量实验结果

4．4本章小结

第5章基于实际场景的应用测试

5．1应用测试说明

5．2规则物体的体积计算测试

5．3本章小结

第6章总结与展望

6．1 工作总结

6．2未来工作展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的研究成果