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摘要
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摘要
准确的目标识别是深度学习与智能神经网络的关键研究方向，对点云目标的处理是前沿的研究内容。目前，寻找能直接对点云数据进行自动提取特征并实现目标识别分类的网络架构具有很高的学术意义和实际工程应用价值。本文通过对3D激光点云数据的理论分析和对卷积神经网络结构训练的基本学习，研究如何利用3D激光点云数据对点云识别网络进行训练并优化，以及用卷积神经网络对3D激光点云数据进行识别分类。
主要工作内容如下：
（1）学习深度学习与卷积神经网络的理论知识，通过使用Tensorflow的程序来搭建合理有效的卷积神经网络结构。
（2）使用一定规模的mode
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