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1.题目： Tracking the movement of quartz sand particles with neural networks （ 用神经网络跟踪石英砂颗粒的运动 ） 2.关键词： Leighton Buzzard砂； 粒子匹配和跟踪； 机器学习； PointConv； PointNetLK； 点云 3.摘要： 追踪颗粒的运动对于研究颗粒破碎对颗粒材料宏观力学行为的影响至关重要，迄今为止仍然是一个持续的挑战。 本文提出了一种新的粒子跟踪方法，该方法集成了Pointon和PointNetLK网络，能够准确跟踪完整和破碎的Leighton Buzzard砂（LBS）粒子 。 最初，LBS颗粒的形态信息是从微型三轴试验收集的X射线显微断层扫描（CT）数据中提取的。各种图像处理技术被应用于原始CT图像，以实现逼真的三维（3D）重建。随后，通过采样、高斯噪声注入和分组来处理粒子点云数据，以训练和测试Poynton和PointNetLK网络。接下来，通过PointConv建立不同扫描中粒子之间的对应关系，并 ………………………………