[发明专利]一种三维模型检索方法和系统在审

专利信息
申请号: 201910038902.7 申请日: 2019-01-16
公开(公告)号: CN109918524A 公开(公告)日: 2019-06-21
发明(设计)人: 崔岩;刘强 申请(专利权)人: 中德(珠海)人工智能研究院有限公司;珠海市四维时代网络科技有限公司
主分类号: G06F16/532 分类号: G06F16/532
代理公司: 北京德高行远知识产权代理有限公司 11549 代理人: 杨瑞
地址: 519000 广东省珠海市香*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 密度分布 体素 三维模型 检索模型 三维模型检索 空间区域 体素模型 特征库 三维模型特征 计算处理 特征距离 系统提取 数据量 缩放 存储 统计
【说明书】:

发明公开了一种三维模型检索方法和系统,包括以下步骤:提取待检索模型的体素密度分布特征;计算待检索模型的体素密度分布特征与三维模型体素密度分布特征库中的体素密度分布特征的距离;获取三维模型体素密度分布特征库中与待检索模型的体素密度分布特征距离最小的体素密度分布特征对应的三维模型,与现有技术相比,上述三维模型特征提取方法和系统,统计三维模型的体素模型中体素在不同空间区域的分布情况,得到体素模型的体素密度分布特征,由于三维模型的缩放和旋转不影响三维模型的体素在空间区域中的分布情况,上述方法和系统提取的特征的数据量小、便于进行存储和计算处理。

技术领域

本发明属于三维模型检索技术领域,具体涉及一种三维模型检索方法和系统。

背景技术

最近,计算机和网络的进步已经将3D模型用于各种场景中。存在要处理的3D模型数据项的数量稳步增加,并且反过来,对3D模型数据的有效管理或用户期望形状的高效检索的需求不断增长。因此,已经提出了与3D模型检索方法有关的各种方法。作为3D模型检索方法,已经提出了检索方法,其涉及从3D形状生成2D图像并且从2D图像计算特征向量。

传统的方法提取三维模型的轮廓特征,而轮廓特征相对比较简单,无法得到模型的总体形状特征,而且同一三维模型在不同的缩放比例或旋转角度状态下,所提取到的轮廓特征有可能是不一样的,即检索的轮廓特征会受到三维模型的缩放和旋转的影响。

为此,我们提出一种三维模型检索方法和系统来解决现有技术中存在的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种三维模型检索方法和系统,以解决上述背景技术中提出现有技术中不仅工作效率低下,而且浪费大量人力的问题。

为实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:

一种三维模型检索方法,包括以下步骤:

提取待检索模型的体素密度分布特征;

计算待检索模型的体素密度分布特征与三维模型体素密度分布特征库中的体素密度分布特征的距离;

获取三维模型体素密度分布特征库中与待检索模型的体素密度分布特征距离最小的体素密度分布特征对应的三维模型。

优选的:所述在提取待检索模型的体素密度分布特征的步骤之前,所述方法还包括:按照所述提取待检索模型的体素密度分布特征的方法提取三维模型库中三维模型的体素密度分布特征,将提取的三维模型的体素密度分布特征组成三维模型体素密度分布特征库。

优选的:所述的计算待检索模型的体素密度分布特征与三维模型体素密度分布特征库中的体素密度分布特征的距离的步骤包括:

分别计算待检索模型的体素密度分布特征与三维模型体素密度分布特征库中的体素密度分布特征的相对密度向量的欧氏距离和一阶数值差分向量的欧氏距离;

将计算得到的相对密度向量的欧氏距离和一阶数值差分向量的欧氏距离采用高斯模型进行归一化;

计算待检索模型的体素密度分布特征与三维模型体素密度分布特征库中的体素密度分布特征的距离为归一化后的相对密度向量的欧氏距离与一阶数值差分向量的欧氏距离的加权值,相对密度向量的欧氏距离的权值系数与一阶数值差分向量的欧氏距离的权值系统之和等于一。

本发明还提供一种三维模型检索系统,包括:体素密度分布特征提取模块,分布特征距离计算模块和匹配模型获取模块,所述体素密度分布特征提取模块与所述分布特征距离计算模块相连接,所述分布特征距离计算模块与所述匹配模型获取模块相连接;

所述体素密度分布特征提取模块,用于提取待检索模型的体素密度分布特征,所述体素密度分布特征提取模块;

所述分布特征距离计算模块,用于计算待检索模型的体素密度分布特征与三维模型体素密度分布特征库中的体素密度分布特征的距离;

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