进阶人才培养 | 基于3D点云和人工智能技术下的3D感知技术研究

基础理论中文名称

【基于3D点云和人工认知科学应用下的3D表征应用分析】

新项目或多或少

美感表征应用是众多AI应用的关键，而3D表征应用是机体器美感的重要两大，它的高性能包括：软件工程，环境鉴别、自动驾驶，机体器人导航、无人机体控制等。随着大量机体器美感应用的井喷式发展，3D表征应用成为工程技术人员、程序员等并不需要掌握的重要能力。目前各种3D表征线性自然资源散发在不同从业者和高性能，本基础理论；也统地校对和归纳了不同数据技术3D表征应用，基础理论内讲授线性基本原理和的软件发挥作用具体。通过求学本次讲课并不需要迅速掌握当前3D表征数据技术的线性，并用作解决问题理论上工程问题，并且可以学会目前不断更新的3D点云和人工认知科学的工程技术应用。

新项目简介

本基础理论包含如下的专业课程概要：

2.1 2D和3D的应用叙述，什么是点云以及特质

2.2 3D传感器的简述，以及数据资料的获取方法

2.3 3D数据资料的表示方法

2.4 3D数据资料检视线性

2.5 简述不断更新的人工认知科学应用

2.6 3D数据资料的参数量化、三维和配准线性

基本数据

● 讲师1对1

● 远程线上（腾讯会议）

较难这群人

● 中学生、女学生

● 对量化机程序体美感、自动驾驶、3D点云热衷的同窗

指导工作老师或多或少

天津大学认知科学与量化工科副讲师，北京师范大学指导工作老师。在美国Georgia Tech. (佐治亚理工学院)从事两年的分析工作，之后回国任职，拥有丰富国内外分析实战经验。主要分析方向：物联网（IoT）、人工认知科学、3D美感表征(3D Perception)。主要落地的应用有，3D测定监视器、认知科学除草机体器人、土木外檐测定机体器人以及认知科学静止小车设计等仪器。专著发表高达60几篇，上佳专著高达20篇。

求学概要

● 从2D到3D的应用、3D动态与点云简述；ROS与SLAM简述：什么是ROS、SLAM机体器人应用；

● 3D传感器基本原理： 双目美感基本原理与边程、形态暗、TOF和3D成像、RGBD概述；

● 3D数据资料表示和转换：像机体数据资料到点云（经度；也转换）、3D与体素彼此间、KD树、Ply数据资料格式；

● 3D特质检视：3D特质提取、点云配准基本线性、特质提取与测定；

● 最深处求学与数据检视：CNN简述、 最深处求学、卷积数据检视、反向数据检视、DNN与 GAN 简述；

● 点云与AI：关键点特质点云鉴别、点云配准线性与应用、图滤波与梅花机体、3D点云风景分割与鉴别；

时长安排

10天内工程技术先导课+12天内讲师工程技术专业课程+6天内英文中文名称专著指导工作

新项目收获

● 3000字约的工程技术分析报告

● 讲师引荐信（10所网引）

● EI/CPCI国际性会议专著（单一一作）

除此以外：更多数据恳请关注微信公众号【实研或多或少提升】



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