[发明专利]基于特征级图描述符和图卷积网络的CAD模型分类方法在审
| 申请号： | 202210678696.8 | 申请日： | 2022-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN114936609A | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 秦飞巍;曹磊;邵艳利;詹高扬 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征级图描述符和图卷积网络的CAD模型分类方法，本发明提取CAD模型的特征与特征之间的依赖关系，转换为特征依赖图，进一步转化阵列特征，细化结构，生成特征级图描述符以表征三维CAD模型；本发明提出的基于特征级图描述符和图卷积网络的模型分类方法，引入跳跃连接网络和基于边收缩的层次化池化机制，构建图卷积网络的分类模型，边收缩的池化机制通过逐步聚合图中节点信息，关注局部关键结构，跳跃连接网络聚合多个中间图表示强化图表示学习，以提升分类效果。本发明实现对CAD模型的准确分类且分类准确率高于现有表现较佳的其他三维模型分类方法，推广了结构化描述与图卷积网络在CAD模型分类问题上的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 描述 图卷 网络 cad 模型 分类 方法 | ||
【主权项】：
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