[发明专利]基于自适应学习神经网络的无序点云曲面重构方法在审
| 申请号： | 202210722706.3 | 申请日： | 2022-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN115249298A | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 罗晨;王伟;周怡君 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T17/30 | 分类号： | G06T17/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 郝雅洁 |
| 地址： | 210096 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于自适应学习神经网络的无序点云曲面重构方法，应用于几何建模和逆向工程等领域，包括：将无序空间点云映射到二维曲面上，通过构造二维参数曲面来确定点云参数值；以双变量B样条基函数为激活函数，构造表示张量积B样条曲面的神经网络；根据B样条的局部支撑性，应用拉格朗日乘子法，将切向约束条件叠加到损失函数的对应项中；迭代更新，以获得B样条曲面控制点。本发明通过构造二维参数曲面来实现点云参数化，并基于神经网络来重构B样条曲面，在保证整体重构精度的情况下能够满足切向约束条件。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 学习 神经网络 无序 曲面 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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