[发明专利]一种基于双层深度残差网络的三维CAD模型智能检索方法有效
| 申请号： | 201910401751.7 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110245249B | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 周光辉;张超;邹梁;成玮;杨雄军 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/532 | 分类号： | G06F16/532 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双层深度残差网络的三维CAD模型智能检索方法，采用深度残差网络作为基本框架，构建了包括过滤网络和排序网络的双层深度残差网络。通过获取企业历史三维CAD模型实体视图/线框视图并进行数据预处理制作训练数据集1和训练数据集2，进一步将数据集1用于过滤网络的参数训练，将数据集2用于排序网络的参数训练，将训练好的网络保存为.h5文件。调用训练好的双层深度残差网络，用户可以通过三维CAD模型的实体视图、线框视图、工程图纸、工程草图等实现对相似三维CAD模型的精确检索。本发明提出的三维CAD模型智能检索方法具有检索输入灵活、检索时间短、检索精度高等特点，为企业海量三维CAD模型的智能检索与高效重用提供有效支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双层 深度 网络 三维 cad 模型 智能 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于双层深度残差网络的三维CAD模型智能检索方法，其特征在于，采用深度残差网络作为基本框架，构建包括过滤网络FilterNet和排序网络RankNet的双层深度残差网络，过滤网络FilterNet用于三维CAD模型检索时初步排除与输入无关的三维CAD模型，排序网络RankNet用于对与输入相关的三维CAD模型按相似度进行排序并输出给用户；通过获取企业历史三维CAD模型实体视图/线框视图并进行数据预处理制作训练数据集1和训练数据集2，然后将数据集1用于过滤网络FilterNet的参数训练，将数据集2用于排序网络RankNet的参数训练，将训练好的网络保存为.h5文件；调用训练好的双层深度残差网络，通过三维CAD模型的实体视图、线框视图、工程图纸、工程草图实现对相似三维CAD模型的精确检索。
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