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基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述
被引量：
28
1
作者
李海生
武玉娟
+3 位作者
郑艳萍
吴晓群
蔡强
杜军平
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期41-63,共23页
基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,...
基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示,不同的三维数据表达方法与不同的数字几何处理任务对深度学习网络的要求也不同.本文首先汇总了常用的三维数据集与特定任务的评价指标,并分析了三维模型特征描述符.然后从特定任务出发,就不同的三维数据表达方式,对现有的基于深度学习的三维数据分析理解网络进行综述,对各类方法进行对比分析,并从三维数据表达方法的角度进一步汇总现有工作.最后基于国内外研究现状,讨论了亟待解决的挑战性问题,展望了未来发展的趋势.
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关键词
三维数据分析
理解
深度学习
单个模型
场景模型
特征提取
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职称材料
面向围岩结构面提取的快速采集设备与分域聚类方法
被引量：
3
2
作者
苗长龙
李世东
+4 位作者
陈宝林
张继锋
谢炜婕
全珍玲
郑晓卿
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S01期336-340,共5页
在隧道建设中,开挖面围岩蕴含着指导施工的珍贵地质信息,围岩结构面提取作为围岩精细化分析判别的关键步骤至关重要。传统围岩三维数据获取多依赖激光扫描技术或多视角视觉三维重建技术,存在采集速度慢和无法恢复真实尺度的问题;同时,...
在隧道建设中,开挖面围岩蕴含着指导施工的珍贵地质信息,围岩结构面提取作为围岩精细化分析判别的关键步骤至关重要。传统围岩三维数据获取多依赖激光扫描技术或多视角视觉三维重建技术,存在采集速度慢和无法恢复真实尺度的问题;同时,结构面提取方法在应对大范围且破碎的三维岩体数据时,存在通用性不足和准确性低的问题。针对隧道围岩的结构面快速提取,设计了一套快速三维采集的方法设备,提出了一种基于分域聚类算法的结构面提取方法。首先,快速采集设备集成视觉成像技术和激光测点技术,将图像数据和激光点距数据标定融合,实现了快速准确采集;其次,提取方法将复杂分布的点云数据空间划分为多个子域独立提取结构面;最终,融合子域间结果,实现了围岩峒壁和掌子面区域主要结构面的自动提取。所设计的设备和方法在一个实际施工隧道上进行了示范应用,单个掌子面数据采集时间小于10 min,减少了对施工时间的影响和对采集人员的技术依赖;经过后处理恢复的数据尺度,精度误差小于1 cm;所设计的结构面提取的准确率可达到60%以上,可协助施工工程师掌握施工现场情况。
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关键词
围岩结构面提取
点云聚类
三维数据分析
三维
数据
采集
多视角成像
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职称材料
题名
基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述
被引量：
28
1
作者
李海生
武玉娟
郑艳萍
吴晓群
蔡强
杜军平
机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
食品安全大数据技术北京市重点实验室
北京邮电大学计算机学院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期41-63,共23页
基金
国家自然科学基金（61877002,61532006,61602015）
北京市自然科学基金(4172013）
北京市教委科研团队建设项目（PXM2019_014213_000007）资助~~
文摘
基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示,不同的三维数据表达方法与不同的数字几何处理任务对深度学习网络的要求也不同.本文首先汇总了常用的三维数据集与特定任务的评价指标,并分析了三维模型特征描述符.然后从特定任务出发,就不同的三维数据表达方式,对现有的基于深度学习的三维数据分析理解网络进行综述,对各类方法进行对比分析,并从三维数据表达方法的角度进一步汇总现有工作.最后基于国内外研究现状,讨论了亟待解决的挑战性问题,展望了未来发展的趋势.
关键词
三维数据分析
理解
深度学习
单个模型
场景模型
特征提取
Keywords
3D data analysis and understanding
deep learning
single model
scene model
feature extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向围岩结构面提取的快速采集设备与分域聚类方法
被引量：
3
2
作者
苗长龙
李世东
陈宝林
张继锋
谢炜婕
全珍玲
郑晓卿
机构
浙江清华长三角研究院
浙江省交通规划设计研究院有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S01期336-340,共5页
文摘
在隧道建设中,开挖面围岩蕴含着指导施工的珍贵地质信息,围岩结构面提取作为围岩精细化分析判别的关键步骤至关重要。传统围岩三维数据获取多依赖激光扫描技术或多视角视觉三维重建技术,存在采集速度慢和无法恢复真实尺度的问题;同时,结构面提取方法在应对大范围且破碎的三维岩体数据时,存在通用性不足和准确性低的问题。针对隧道围岩的结构面快速提取,设计了一套快速三维采集的方法设备,提出了一种基于分域聚类算法的结构面提取方法。首先,快速采集设备集成视觉成像技术和激光测点技术,将图像数据和激光点距数据标定融合,实现了快速准确采集;其次,提取方法将复杂分布的点云数据空间划分为多个子域独立提取结构面;最终,融合子域间结果,实现了围岩峒壁和掌子面区域主要结构面的自动提取。所设计的设备和方法在一个实际施工隧道上进行了示范应用,单个掌子面数据采集时间小于10 min,减少了对施工时间的影响和对采集人员的技术依赖;经过后处理恢复的数据尺度,精度误差小于1 cm;所设计的结构面提取的准确率可达到60%以上,可协助施工工程师掌握施工现场情况。
关键词
围岩结构面提取
点云聚类
三维数据分析
三维
数据
采集
多视角成像
Keywords
surrouding rock discontinuities extraction
point cloud clustering
3D data analysis
3D data acquisition
multi-view imaging
分类号
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述
李海生
武玉娟
郑艳萍
吴晓群
蔡强
杜军平
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
28
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向围岩结构面提取的快速采集设备与分域聚类方法
苗长龙
李世东
陈宝林
张继锋
谢炜婕
全珍玲
郑晓卿
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
已选择
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