发明专利已授权

基于较优视图和深度卷积神经网络的三维模型检索方法

📄 申请号：CN201711178604.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2017-11-23

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_583

IPC 分类号

G06F16_583 , G06N3_04 , G06K9_46 ,

技术画像

所属领域

三维模型检索三维模型检索深度卷积神经网络计算机视觉

应用场景

工业设计, 三维模型库管理, 虚拟现实, 增强现实, 数字内容管理

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摘要

本发明涉及基于较优视图和深度卷积神经网络的三维模型检索方法，本发明首先从多个视点提取三维模型的视图，并按照灰度熵的排序选取较优视图。其次通过深度卷积神经网络对视图集进行训练，从而提取视图的深度特征并进行降维。同时，对输入的自然图像提取边缘轮廓图，经过相似度匹配返回一组三维模型。最后，基于目标模型所属类别占检索结果比例对结果列表进行微调重排，返回最终的检索结果以实现三维模型检索，此方法有效选取了较优视图，降低了视图冗余，并使用深度特征对视图进行更高层的表达，有效提高了检索效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于特征重映射的对抗样本防御方法和应用

当前第 / 件

一种一体化成型的硬碳负极材料及其制备方法和应用

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_583)

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