摘要
随着三维成像技术的快速发展和普及，三维点云数据在各个领域得到越来越广泛的应用，尤其在家居场景中，三维点云家居物体识别成为计算机视觉和人工智能领域的研究热点。
本文首先介绍了三维点云数据和卷积神经网络的基本概念，并概述了三维点云家居物体识别的研究意义和挑战。
然后，重点综述了基于卷积神经网络的三维点云家居物体识别方法的研究现状，详细分析了不同方法的优缺点。
最后，总结了该领域面临的挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：三维点云；家居物体识别；卷积神经网络；深度学习；特征提取
近年来，随着三维成像技术的快速发展，如RGB-D相机、激光雷达等的普及，三维点云数据获取变得越来越容易。
相较于二维图像，三维点云数据能够提供更加全面、丰富、直观的场景信息，因此在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、文物保护等领域得到了广泛的应用。
在家居场景中，三维点云数据可以用于家居环境的数字化建模、智能家居系统的开发、家居产品的个性化定制等方面。
而准确地识别家居物体是实现这些应用的关键前提。
三维点云家居物体识别是指利用计算机算法对家居场景中的三维点云数据进行分析，识别出其中包含的各种家居物体，如沙发、桌子、椅子、床等，并确定其类别和位置信息。
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