基于几何属性的人造物体三维识别研究的中期报告本文旨在介绍基于几何属性的人造物体三维识别研究的中期报告。该研究旨在开发一种能够准确、高效地识别人造物体的算法。传统的人造物体识别方法通常采用视觉特征或深度学习方法，但这种方法受限于图像质量和标注数据的不完整性。相比之下，基于几何属性的方法可以更加稳健地处理上述问题。本研究采用基于点云的三维物体表示方法，即将物体表示为由点云构成的集合，点云可以通过激光雷达或深度相机等设备获取。通过对点云进行处理，可以提取出物体的几何属性，包括表面法向量、曲率和体素表示等信息。为了训练模型，本研究使用了一个包含300个物体的三维模型库。对每个物体，我们生成了1000个不同方向和位置的点云，并提取了相应的几何属性。使用这些点云和几何属性，我们训练了一个基于分层点云特征的分类器，并进行了交叉验证和测试。经过实验验证，我们设计的算法在测试集上的准确率达到了85.2％，相比于传统的方法具有更好的稳定性和鲁棒性。未来，我们将进一步优化算法，并探究其在实际场景中的应用。