1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着三维扫描技术、深度学习等技术的快速发展，三维点云数据获取变得越来越容易，这也为家居领域带来了新的机遇与挑战。
家居环境的智能化、个性化需求日益增长，准确、高效地识别家居物体成为智能家居系统中的关键技术之一。
本选题旨在研究基于卷积神经网络的三维点云家居物体识别方法，提高识别精度和效率，为智能家居应用提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在二维图像识别领域取得了巨大成功，也推动了三维点云识别技术的快速发展。
PointNet、PointNet 、DGCNN等基于深度学习的三维点云识别算法相继提出，并在多个基准数据集上取得了优异的性能。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容如下：1.研究三维点云家居物体的特点和识别难点，分析现有卷积神经网络模型在处理三维点云数据方面的优势和不足。
2.设计适用于家居物体识别的卷积神经网络模型，重点关注点云特征提取模块和物体分类模块的设计，提高模型的识别精度和效率。
3.构建面向家居场景的三维点云数据集，包括数据采集、预处理、标注和划分等步骤，为模型训练和评估提供数据支撑。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
1.首先，进行文献调研，了解三维点云家居物体识别的研究现状、发展趋势以及现有技术方法，分析卷积神经网络在三维点云处理方面的优势和不足，为后续研究提供理论基础。
2.其次，设计适用于家居物体识别的卷积神经网络模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.提出一种高效的基于卷积神经网络的家居物体三维点云识别模型。
该模型将针对家居物体的特点，设计特殊的点云特征提取模块，以更好地捕捉家居物体的几何形状和空间结构信息，从而提高识别精度。
2.构建一个面向家居场景的三维点云数据集。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李明, 张强, 王伟. 基于深度学习的三维点云识别技术综述[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2020, 32(1): 1-14.
2.刘洋, 王鹏, 张长水. 基于深度学习的三维点云目标识别方法综述[J]. 自动化学报, 2019, 45(9): 1639-1657.
3.张文超, 周晓蓉, 张彩明. 基于改进PointNet的室内场景三维点云语义分割[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2021, 33(1): 85-93.
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