[发明专利]三维模型检索方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种三维模型检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标三维模型的残缺点云数据；

提取所述残缺点云数据的点云特征；以及

逐一计算所述点云特征与预设数据库中每个三维模型的点云特征的欧式距离，并将所述欧式距离最小的三维模型作为所述目标三维模型的检索结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述逐一计算所述点云特征与预设数据库中每个三维模型的点云特征的欧式距离，包括：

对每个点云特征进行分段，并在分段后的子空间中进行聚类，生成所述每个三维模型的特征编号；

计算各子空间中簇中心点间的距离，以得到所述欧式距离。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在逐一计算所述点云特征与所述预设数据库中每个三维模型的点云特征的欧式距离之前，还包括：

获取所述每个三维模型的体素集合，并生成所述体素集合的体素掩码，以移除被遮蔽的体素块中的点云，得到对应的呈块状缺失的残缺点云模型；

基于所述呈块状缺失的残缺点云模型，通过非对称的编解码结构补全对应模型，并在预训练结束后，得到点云编码器的网络权重，以提取所述点云特征；

基于所述点云编码器的网络权重，构建实体间三元组和视角间三元组。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述每个三维模型的体素集合，并生成所述体素集合的体素掩码，以移除被遮蔽的体素块中的点云，得到对应的呈块状缺失的残缺点云模型，包括：

利用立方体网格切割点云将所述每个三维模型体素化，得到所述体素集合；

基于预设遮蔽率，随机生成所述每个体素的体素掩码，得到所述呈块状缺失的残缺点云模型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述呈块状缺失的残缺点云模型，通过非对称的编解码结构补全对应模型，并在预训练结束后，得到点云编码器的网络权重，包括：

利用预设点云特征编码器对每个残缺点云模型进行特征提取，并利用预设点云特征解码器进行残缺点云模型的补全，得到补全结果；

基于所述补全结果，利用倒角距离损失函数进行优化，得到所述点云编码器的网络权重。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述欧式距离的计算公式为：

d(f(P_i,θ),f(C_j,θ))＝|f(P_i,θ)-f(C_j,θ)|₂，

其中，d(f(P_i,θ),f(C_j,θ))表示f(P_i,θ)和f(C_j,θ)之间的欧氏距离，P_i为残缺点云模型，C_j为完整点云模型，f(·,θ)为点云编码器。

7.一种三维模型检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多个三维模型的体素集合，并生成所述体素集合的体素掩码，以移除被遮蔽的体素块中的点云，得到对应的呈块状缺失的残缺点云模型；

基于所述呈块状缺失的残缺点云模型，通过非对称的编解码结构补全对应模型，并在预训练结束后，得到点云编码器的网络权重，以提取所述点云特征；

基于所述点云编码器的网络权重，构建实体间三元组和视角间三元组，以生成用于三维模型检索的预设数据库。

8.一种三维模型检索装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标三维模型的残缺点云数据；

第一提取模块，用于提取所述残缺点云数据的点云特征；以及

检索模块，用于逐一计算所述点云特征与预设数据库中每个三维模型的点云特征的欧式距离，并将所述欧式距离最小的三维模型作为所述目标三维模型的检索结果。