进阶科研人员 | 基于3D点云和人工智能技术下的3D感知技术研究

课题名称

【基于3D点云和人工智能高效率下的3D表征高效率分析】

项目着重

听觉表征高效率是众多AI应用的关键，而3D表征高效率是机器听觉的重要核心，它的应用信息技术最主要：人机交互，环境鉴别、自动驾驶，怪兽导航、空对空控制等。随着大量机器听觉应用的井喷式发展，3D表征高效率带进科研人员人员、程序员等需要掌握的重要技能。在此之前各种3D表征解法天然资源散布在各不相同行业和应用信息技术，本课题；也统地校对和归纳了各不相同信息技术3D表征高效率，课题内讲授解法物理现象和软件实现显然。通过努力学习本次授课能够快速掌握局限性3D表征信息技术的解法，并用于解决实际工程问题，并且可以总会在此之前同类型的3D点云和人工智能的科研人员高效率。

项目简介

本课题包含如下的课程内容：

2.1 2D和3D的高效率刻画，什么是点云以及特质

2.2 3D仪器的简要，以及数据的利用方法

2.3 3D数据的表示方法

2.4 3D自动化解法

2.5 摘录同类型的人工智能高效率

2.6 3D数据的参数测算、模型和配准解法

基本的资讯

● 客座教授1对1

● 远程线上（搜狗大会）

适合人群

● 高中生、大学生

● 对测算机听觉、自动驾驶、3D点云很感兴趣的同班同学

导师着重

华东师范大学智能与测算学部副客座教授，博士生导师。在加拿大Georgia Tech. (佐治亚理工学院)兼职两年的分析工作，在此之后出国借调，持有丰富国外分析知识。主要分析方向：物联网（IoT）、人工智能、3D听觉表征(3D Perception)。主要落地的高效率有，3D监测扫描仪、智能采摘怪兽、土木工程外檐监测怪兽以及智能静止台车设计等设备。学术论文刊出超过60几篇，多方面学术论文超过20篇。

努力学习内容

● 从2D到3D的高效率、3D构建与点云简要；ROS与SLAM简要：什么是ROS、SLAM怪兽高效率；

● 3D仪器物理现象： 双目听觉物理现象与边程、构造光、TOF和3D成像、RGBD简要；

● 3D数据表示和类比：像机数据到点云（座标；也类比）、3D与体素关；也、KD竹子、Ply编码方法；

● 3D特质处理方式：3D特质提取、点云配准基本解法、特质提取与监测；

● 深度努力学习与机器努力学习：CNN简要、 深度努力学习、正弦机器努力学习、反应器机器努力学习、DNN与 GAN 简要；

● 点云与AI：关键点特质点云鉴别、点云配准解法与高效率、左图滤波与左图卷机、3D点云全景分割与鉴别；

时间安排

10每隔科研人员先导课+12每隔客座教授科研人员课程+6每隔英文学术论文指导

项目收获

● 3000字左右的科研人员报告

● 客座教授推荐信（10所网推）

● EI/CPCI国际大会学术论文（独立一作）

备注：更多的资讯请关注微信政府部门号【实研着重提升】



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