[发明专利]基于全景图及多通道CNN的三维模型分类和检索方法有效
| 申请号： | 201810879211.5 | 申请日： | 2018-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN109063139B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 梁祺;聂为之 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于全景图和多通道CNN的三维模型视图提取方法，包括：将3D模型投影到满足预设条件的圆柱体的侧面上，以3D模型的原点为中心，将3D模型的轴线平行于X、Y、Z的主轴之一来获得初始全景图；分别以某一预设速率对三维空间中3D模型表面的角度 |
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| 搜索关键词： | 基于 全景 通道 cnn 三维 模型 分类 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于全景图和多通道CNN的三维模型视图提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：将3D模型投影到满足预设条件的圆柱体的侧面上，以3D模型的原点为中心，将3D模型的轴线平行于X、Y、Z的主轴之一来获得初始全景图；在任意两个坐标轴构成的平面中任取一角度![]()
分别以某一预设速率对三维空间中3D模型表面的角度![]()
和y坐标进行采样，获取初始全景图中的每个点![]()
的两组值，以此用来表示三维空间中3D模型表面的位置特征、以及3D模型表面的方向特征；构建多尺度网络与多通道卷积神经网络，将3D模型表面的位置特征、以及3D模型表面的方向特征作为输入，进行网络的训练和两种不同3D模型之间的相似性度量。
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