一种基于网格形变的三维模型重建方法[发明专利]

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专利名称：一种基于网格形变的三维模型重建方法专利类型：发明专利发明人：姚剑,潘涛,陈凯,涂静申请号：CN2019102980.7申请日：20190415公开号：CN110021069A公开日：20190716

摘要：本发明提出了一种基于网格形变的三维模型重建方法，进行构建训练样本集，包括制作多个模型的离散视角图片和相应三维点云数据；设置基于图卷积神经网络的深度学习网络模型，所述基于图卷积神经网络的深度学习网络模型包括离散视角特征融合模块和网格形变模块，所述离散视角特征融合模块的输出连接搭配网格形变模块的输入；设置损失函数，基于训练样本集，对基于图卷积神经网络的深度学习网络模型进行训练；输入待重建物体的离散视角图片到训练所得网络模型，进行三维网格模型自动重建并评定精度。该方法通过对物体的离散视角图片和三维点云数据集进行学习与训练，能支持稳定、精确地对不同种类、尺寸物体进行自动的三维网格模型重建。

申请人：武汉大学

地址：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

国籍：CN

代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：严彦

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