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为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D CNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3D CNN的输入对象;接着通过设计的6层3D CNN提取体素网格图像的高水平特征,捕捉结构信息;最后在输出层利用Softmax函数进行分类,得到最终的分类结果。实验结果表明,在自建的点云图像船舶数据集上,所提方法的分类准确率达到了96.14%,比3D ShapeNets方法和VoxNet方法分别提高了5.97%和2.46%。在悉尼城市目标数据集上,与现有一些方法相比,所提方法的分类准确率较高。这些结果均证明所提方法具有良好的分类性能。

fanuc发那科小黄机加工中心三维模型，基本找不到，是我从网上买过来的，现以低分开放下载共享给大家。

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小波去噪是小波变换较为成功的一类应用，其去噪的基本思路为：含噪图像 -小波分解-分尺度去噪-小波逆变换-恢复图像。含噪信号经过预处理，然后利用 小波变换把信号分解到各尺度中，在每一尺度下把属于噪声的小波系数去掉，保 留并增强属于信号的小波系数，最后再经过小波逆变换恢复检测信号。 需要实现的去噪功能：用 wavedec2 等函数实现某图像的二维离散小波分解 和重建，实现目标图像的降噪

将dll文件替换pyzbar文件夹中的dll文件，例如我将该libzbar-64.dll文件直接复制到E:\EngineeringSoftwares\Python3.9.1\Lib\site-packages\pyzbar文件夹中，并选择替换文件即可。