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3D場景目標物檢測與對位暨虛實整合應用

為了解決dindon智能賞屋的問題，作者洪瑋駿 這樣論述：

本論文將使用3D場景目標物檢測與對位系統建立3D虛擬地圖，再利用實際場景之深度點雲來定位出實際場景於虛擬地圖中之姿態。本篇論文首先利用3D場景檢測網路針對純點雲場景進行目標物檢測，並產生目標物檢測框和類別標籤。由於使用霍夫投票的檢測機制，本研究將透過場景種子點結合DBSCAN分群法及合併機制以迴歸目標物點雲。後續將目標物點雲輸入3D模板選擇機制網路，從3D模型庫中找出最適合的模板作為目標物之外觀描述。有別於傳統的手動選擇模板，3D模板選擇機制網路透過神經網路，將目標物點雲進行特徵提取後，與3D模型庫進行比較並找出特徵最相近的模型作為後續應用之模板。後續之點雲對位模組會將目標物點雲與模板點雲進

行剛性運動預測，透過神經網路和迭代最近點法來預測兩群點雲之間的剛性運動作為該目標物於場景中之姿態。最後儲存目標物之檢測框、類別、點雲、模板及姿態形成虛擬地圖。本論文將展示虛擬地圖於實際場景中的應用，透過事先建立虛擬地圖並輸入相同場景之實際場景點雲，本研究將藉由實際場景與虛擬地圖之目標物匹配，進行實際場景與虛擬地圖對位，使後續能進行虛擬實境或擴增實境之應用。