室内饰品摆放是指从饰品数据库中挑选出合适的饰品并且将其以正确的姿态,大小摆放到三维场景中。目前,室内饰品的挑选,摆放等一系列工作都是由用户手动完成,但是用户从海量的饰品数据中挑选出适合特定三维场景的饰品,是非常耗费时间和精力的事情。再且,由于饰品数据的初始姿态和大小并不确定,放置到三维空间后并不一定契合当前的三维空间,需要用户手动调整,这进一步增加了室内饰品摆放的繁杂程度。另外摆放过程纯粹由手工控制将导致方案的好坏依赖于个人的审美水平,质量并不可控。因此,设计一种取代手工劳动的自动化室内饰品位姿摆放方法是非常具有现实价值和研究意义的。本文针对上述问题,对室内饰品摆放方法做了以下研究:（1）针对当前如何从海量饰品数据挑选合适饰品的问题,本文提出了一种级联融合模型和特征的数据驱动的智能饰品摆放方法。该方法将空间特征和饰品特征进行融合,通过由粗到细的筛选过程,得出单个饰品的候选列表,并且根据候选列表对传统的Apriori算法进行改进,生成饰品组合候选列表。（2）为了能够自动调整饰品的位姿,本文提出了一种融合深度估计的类级别物体位姿估计方法。该方法先从RGB图像中估计出对应的深度图,然后利用类内平均形状和深度图对饰品进行位姿估计,从而能够进一步调整饰品的位姿。（3）应用上述模型,本文设计并实现了一个室内饰品自动摆放系统,该系统能够自动向对应的三维摆放空间推荐合适的饰品,并在加载饰品后对饰品模型的初始位姿进行矫正,该系统能够对上述的两个模型进行可视化评估。实验结果表明,本文设计的室内饰品摆放方法能够较好地完成自动化饰品摆放的任务,较大程度上减少了用户选择和调整饰品的手工劳动。