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一种基于深度卷积神经网络的三维网格语义标记方法

摘要

本发明提供一种基于深度卷积神经网络的三维网格语义标记方法,该方法包括五大步骤:步骤一:三维网格三角面片的特征向量构建;步骤二:深度卷积神经网络构建;步骤三:根据已有的带语义标记三维网格数据进行深度卷积神经网络训练;步骤四:根据输入的无语义标记三维网络数据进行语义标记概率计算;步骤五:根据三维网格三角面片间的二面角进行语义标记结果优化。本发明基于训练的深度卷积神经网络,三维网格语义标记准确率高。

著录项

  • 公开/公告号CN104103093B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-02-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航空航天大学;

    申请/专利号CN201410327036.0

  • 发明设计人 陈小武;郭侃;邹冬青;赵沁平;

    申请日2014-07-10

  • 分类号G06T17/10(20060101);

  • 代理机构11232 北京慧泉知识产权代理有限公司;

  • 代理人王顺荣;唐爱华

  • 地址 100191 北京市海淀区学院路37号

  • 入库时间 2022-08-23 09:51:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-02-15

    授权

    授权

  • 2014-11-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 17/10 申请日:20140710

    实质审查的生效

  • 2014-10-15

    公开

    公开

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