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公开(公告)号:CN107610221A
公开(公告)日:2018-01-19
申请号:CN201710810698.7
申请日:2017-09-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同构模型表示的三维模型生成方法,包括:针对模型集合的部件对应关系,构建模型集的统一结构表示;采用子图编码的方式,建立每个模型的同构结构表示;采用包围盒和广义圆柱的方式,建立每个模型的部件表示;根据模型的结构表示和部件表示,构建模型的统一表示;训练基于神经网络的自编码器,建立同构表示空间与二维数值空间的映射关系;对二维数值进行采样,利用自编码器解码得到模型同构表示;根据解码得到的模型同构表示,重建出三维模型,并判断重建模型的有效性;根据采样数据的有效性,估计有效空间的分布,并进行可视化;根据用户选取的有效二维数据,解码得到模型表示,重建新的三维模型。
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公开(公告)号:CN106157375A
公开(公告)日:2016-11-23
申请号:CN201610530040.6
申请日:2016-07-06
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06T19/20 , G06K9/6267 , G06T2207/20072 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2219/004
Abstract: 本发明公开了一种三维模型部件类别自动标注方法,包括以下步骤:训练过程根据三维模型标注训练集进行快速训练,训练得到用于对未知三维模型的面片和网格边进行分类和标注的快速标注模型。标注过程则利用训练得到的面片和网格边的快速标注模型对目标模型的面片和网格边进行分类,获得面片和网格边分类概率分布,构建图模型,通过多标签图割优化进行分割边界的平滑和优化,从而实现对目标三维模型部件类别的快速自动标注。
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