基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究

目录

第一章 绪 论

1.1 研究工作的背景与意义

1.2 地点检索算法发展历程

1.3 地点检索算法国内外研究现状

1.3.1 视觉特征提取在地点检索算法上的研究现状

1.3.2 三维激光特征提取在地点检索算法上的研究现状

1.3.3 特征编码现状研究现状

1.3.4 检索算法研究现状

1.4 本文的主要贡献与创新

1.5 本论文的结构安排

第二章 基于卷积神经网络的特征提取

2.1 引言

2.2 卷积神经网络及其相关理论

2.2.1 神经元

2.2.2 前馈神经网络

2.2.3 卷积层

2.2.4 池化层

2.2.5 卷积神经网络

2.3 基于卷积神经网络特征提取

2.3.1 VGG16

2.3.2 PointNet

2.4 本章小结

第三章 编码器与损失函数的改进

3.1 引言

3.2 常用的编码器及其改进

3.2.1 局部聚合向量（VLAD）

3.2.2 NetVLAD层的改进方案

3.3.1 常用损失函数

3.3.2 常用损失函数的改进方案

3.4.1 视觉地点检索算法问题定义

3.4.2 网络结构

3.5.1 三维激光地点检索算法的问题定义

3.5.2 网络结构

3.6 实验

3.6.1 实验平台与数据集

3.6.2 地点检索算法性能评估方法

3.6.3 数据集处理

3.6.4 实验结果与分析

3.7 本章小结

第四章 基于卷积神经网络的融合信息的地点检索算法

4.1 引言

4.2 三维激光与视觉信息融合的地点检索算法的问题定义

4.3.1 三维激光和视觉信息的表层融合

4.3.2 三维激光和视觉信息的带权重表层融合

4.3.3 三维激光和视觉信息的MarginNetVLAD层融合

4.3.4 三维激光和视觉信息的深层融合

4.4 实验

4.4.1 融合传感器数据集处理

4.4.2 实验结果与分析

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 本文总结

5.2 后续工作展望

致 谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果