[发明专利]三维模型确定方法、装置及设备

权利要求书

1.一种三维模型确定方法，其特征在于，包括：

获取第一物体的三维图像信息，所述三维图像信息至少包括所述第一物体的多个三维坐标；

根据所述三维图像信息，确定所述第一物体的类别和特征信息，所述特征信息用于指示所述第一物体的至少一个外形特征；

在预设模型库中确定所述第一物体的类别对应的三维模型集合，所述三维模型集合中包括至少一个三维模型，所述预设模型库包括多个三维模型；

根据所述第一物体的特征信息，在所述三维模型集合中确定目标三维模型；

根据所述三维图像信息，确定所述第一物体的参数信息，所述参数信息至少包括所述第一物体的摆放姿态；

根据所述第一物体的参数信息，调整所述目标三维模型的模型参数，得到所述第一物体的三维模型；

所述根据所述三维图像信息，确定所述第一物体的类别和特征信息，包括：

根据所述三维图像信息，确定所述第一物体的至少一个外形特征向量；

根据所述至少一个外形特征向量和预设的识别模型，确定所述第一物体的类型；其中，所述预设的识别模型为通过深度神经网络对多组样本进行学习得到的，每组样本包括外形特征向量样本和对应的物体类别；

根据所述至少一个外形特征向量，确定所述第一物体的特征信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一物体的特征信息，在所述三维模型集合中确定目标三维模型，包括：

获取所述三维模型集合中每个三维模型的特征信息；

获取所述第一物体的特征信息与所述三维模型集合中每个三维模型的特征信息的相似度；

根据所述第一物体的特征信息与所述三维模型集合中每个三维模型的特征信息的相似度，在所述三维模型集合中确定所述目标三维模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述参数信息还包括所述第一物体的摆放位置和尺寸。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取第一物体的三维图像信息，包括：

接收终端设备发送的所述三维图像信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在预设模型库中确定所述第一物体的三维模型之后，还包括：

向所述终端设备发送所述三维图像信息。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述三维图像信息中还包括每个三维坐标对应的、所述第一物体的参数信息，所述参数信息包括所述第一物体的颜色、材质中的至少一种。

7.一种三维模型确定装置，其特征在于，包括获取模块、第一确定模块和第二确定模块，其中，

所述获取模块用于，获取第一物体的三维图像信息，所述三维图像信息至少包括所述第一物体的多个三维坐标；

所述第一确定模块用于，根据所述三维图像信息，确定所述第一物体的类别和特征信息，所述特征信息用于指示所述第一物体的至少一个外形特征；

所述第二确定模块用于，在预设模型库中确定所述第一物体的类别对应的三维模型集合，所述三维模型集合中包括至少一个三维模型，根据所述第一物体的特征信息，在所述三维模型集合中确定目标三维模型；根据所述三维图像信息，确定所述第一物体的参数信息，所述参数信息至少包括所述第一物体的摆放姿态；根据所述第一物体的参数信息，调整所述目标三维模型的模型参数，得到所述第一物体的三维模型，所述预设模型库包括多个三维模型；

所述第一确定模块具体用于：

根据所述三维图像信息，确定所述第一物体的至少一个外形特征向量；

根据所述至少一个外形特征向量和预设的识别模型，确定所述第一物体的类型；其中，所述预设的识别模型为通过深度神经网络对多组样本进行学习得到的，每组样本包括外形特征向量样本和对应的物体类别；

根据所述至少一个外形特征向量，确定所述第一物体的特征信息。