个性化陶瓷产品智能设计系统
这是一篇关于多模态需求获取,三维模型检索,图像分类,目标检测,个性化设计的论文, 主要内容为随着人工智能以及工业技术的快速发展,现代制造业也异军突起。传统的陶瓷产业的发展较为滞后,随着3D打印技术的出现,现在已经可以实现智能化的陶瓷生产,但目前对于个性化陶瓷产品的智能设计研究较少。由于陶瓷种类繁多且名称繁杂,并且非专业人员对陶瓷器型以及陶瓷制造技术认识不全面,导致其设计存在周期长、难度大的问题。针对这些问题,本课题研究并开发了满足多模态需求的个性化陶瓷产品智能设计系统,通过人工智能技术能够让用户的个性化需求得以实现,为陶瓷产业的发展注入新的活力。本文在对自然语言、计算机视觉等技术理论知识研究的基础上,首先,针对用户的多种个性化需求,提出了多模态需求获取方法。该方法主要涉及:1)通过基于Text Rank关键词提取技术,实现基于文本及语音的个性化需求获取;2)通过基于改进的Alex Net陶瓷图像分类方法,实现对陶瓷图像的精确分类,分类结果是用户通过图像表达需求的最直接表现,可通过分类结果获知用户需要何种瓷器,从而将分类结果作为用户的个性化需求;3)通过基于YOLOv7的陶瓷视频检测方法,将用户上传的视频中包含陶瓷图像的视频帧进行识别,从而获取用户通过视频表达的需求。然后,将多种需求获取方法进行组合,实现多模态个性化设计需求的获取,在此基础上,提出了基于多模态需求获取的陶瓷三维模型检索,该方法通过获取到的多模态需求与模型标注进行相似度计算,从而高效的实现三维陶瓷模型检索。最后,使用3Dmax对54类陶瓷进行了三维模型建模,基于Vue和Three.js以及python开发了个性化陶瓷产品智能设计系统。通过该系统,用户可以对陶瓷模型、贴图以及底款进行自由选择,从而实现智能组合,可通过语音、图像、视频等多模态需求实现个性化陶瓷产品的智能设计。本文研究与实现的个性化陶瓷产品智能设计系统,是将人工智能技术应用于陶瓷产品设计。该系统基于多模态需求获取来进行三维陶瓷模型的检索,在检索得到的陶瓷模型基础上,通过自动组合技术实现陶瓷产品智能设计。该系统能提高陶瓷产品设计的效率,对推动陶瓷产业发展具有积极意义。
基于知识图谱的三维模型检索方法研究
这是一篇关于三维模型检索,几何词,知识图谱,图嵌入,分布式的论文, 主要内容为随着三维建模技术的发展,三维模型在计算机视觉和工业建模领域获得了广泛的应用。这导致三维模型数量的激增,三维模型信息量大、建模复杂,为了实现三维模型的复用,三维模型检索成为当今研究热点问题。区别于当今流行的基于深度学习网络提取三维模型全局特征描述符的三维模型检索方法,本文提出了一种创新性的基于知识图谱技术的三维模型检索方法。本方法考虑到海量三维模型数据结构构成因素的相似性,采用模型分割的方式,实现模型的局部结构化表征,进而利用局部结构的相似性构建模型几何词,通过几何词和三维模型整体结构信息之间的关联关系构建三维模型知识图谱。基于此,本文提出了一种创新性的图嵌入的方法来生成节点的特征向量,有效提升模型特征的鲁棒性来解决三维模型的检索任务。总体而言,本文构建的三维模型知识图谱保留了三维模型的结构信息和局部结构信息之间的相关性,突破了传统依赖深度学习解决模型特征表征的框架,使模型表征更趋近于几何信息,因此,本文算法可以在少量训练的情况下有效解决跨域的模型检索问题。提升模型的适用场景。基于本文所提的算法,利用分布式爬虫技术和分布式计算框架构建了一套完整的海量三维模型检索系统,这套系统采用RESTful风格的微服务架构,可以实现数据自动爬取、清洗以及索引构建。利用分布式和微服务的设计使系统能够承载大量并发检索请求,具有极高的实用价值。为了验证本文提出的基于知识图谱的三维模型检索算法,在Model Net40数据集上进行了大量的实验。通过与其他先进的算法实验验证了本方法的正确性和有效性。
基于局部特征的虚拟家居用品检索研究
这是一篇关于三维模型检索,几何特征,视点投影,模糊对应,图像与模型对应的论文, 主要内容为随着家居用品电商化的发展和垂直导购平台的兴起,需要从技术上提升家居用品垂直电商化导购的用户体验。目前电商行业也面临着信息爆炸的问题,据统计淘宝上的商品种类已经细化分到数十亿种,关键字搜索导购方式已经不能满足用户的需求,有必要为电商消费者提供良好的商品检索与可视化功能。特别是良好的检索功能非常重要,直接关系到用户的体验。考虑到大量的数据除了以文本的形式存在外,还以图像的形式存在,所以基于图像的商品检索具有重要的应用意义。与二维图像相比,三维模型拥有更丰富的形状和纹理信息。对于电商化平台为用户提供更加直观的三维物品显示也是目前的发展趋势。本文主要研究目的就是解决怎样从用户输入的图像检索出用户需要的3D家居用品模型,并给用户提供可交互式的检索结果。本文主要进行三方面的工作内容:一是研究现实场景图像与虚拟三维模型如何进行对应,该问题主要难点在于现实场景图像与3D模型视点投影图像的特征有很大的区别,在本文将真实图像与3D模型视点投影图像对应问题转化成物体分类问题进行解决;二是研究三维模型与三维模型之间的对应。为了提高三维模型检索的准确率,本文结合了三维模型的几何特征与模型视点投影图像特征进行模型检索。在此基础上,再对模型之间计算模型局部的模糊对应,完成模型局部之间的对应;三是整合前两项工作实现基于图像的三维模型检索系统,用户只需要对感兴趣的家具物品进行拍照,系统对图像物体进行特征提取,完成根据特征检索相似的三维模型。使用该系统验证了前面两项研究结果的可用性。
基于知识图谱的三维模型检索方法研究
这是一篇关于三维模型检索,几何词,知识图谱,图嵌入,分布式的论文, 主要内容为随着三维建模技术的发展,三维模型在计算机视觉和工业建模领域获得了广泛的应用。这导致三维模型数量的激增,三维模型信息量大、建模复杂,为了实现三维模型的复用,三维模型检索成为当今研究热点问题。区别于当今流行的基于深度学习网络提取三维模型全局特征描述符的三维模型检索方法,本文提出了一种创新性的基于知识图谱技术的三维模型检索方法。本方法考虑到海量三维模型数据结构构成因素的相似性,采用模型分割的方式,实现模型的局部结构化表征,进而利用局部结构的相似性构建模型几何词,通过几何词和三维模型整体结构信息之间的关联关系构建三维模型知识图谱。基于此,本文提出了一种创新性的图嵌入的方法来生成节点的特征向量,有效提升模型特征的鲁棒性来解决三维模型的检索任务。总体而言,本文构建的三维模型知识图谱保留了三维模型的结构信息和局部结构信息之间的相关性,突破了传统依赖深度学习解决模型特征表征的框架,使模型表征更趋近于几何信息,因此,本文算法可以在少量训练的情况下有效解决跨域的模型检索问题。提升模型的适用场景。基于本文所提的算法,利用分布式爬虫技术和分布式计算框架构建了一套完整的海量三维模型检索系统,这套系统采用RESTful风格的微服务架构,可以实现数据自动爬取、清洗以及索引构建。利用分布式和微服务的设计使系统能够承载大量并发检索请求,具有极高的实用价值。为了验证本文提出的基于知识图谱的三维模型检索算法,在Model Net40数据集上进行了大量的实验。通过与其他先进的算法实验验证了本方法的正确性和有效性。
基于知识图谱的三维模型检索方法研究
这是一篇关于三维模型检索,几何词,知识图谱,图嵌入,分布式的论文, 主要内容为随着三维建模技术的发展,三维模型在计算机视觉和工业建模领域获得了广泛的应用。这导致三维模型数量的激增,三维模型信息量大、建模复杂,为了实现三维模型的复用,三维模型检索成为当今研究热点问题。区别于当今流行的基于深度学习网络提取三维模型全局特征描述符的三维模型检索方法,本文提出了一种创新性的基于知识图谱技术的三维模型检索方法。本方法考虑到海量三维模型数据结构构成因素的相似性,采用模型分割的方式,实现模型的局部结构化表征,进而利用局部结构的相似性构建模型几何词,通过几何词和三维模型整体结构信息之间的关联关系构建三维模型知识图谱。基于此,本文提出了一种创新性的图嵌入的方法来生成节点的特征向量,有效提升模型特征的鲁棒性来解决三维模型的检索任务。总体而言,本文构建的三维模型知识图谱保留了三维模型的结构信息和局部结构信息之间的相关性,突破了传统依赖深度学习解决模型特征表征的框架,使模型表征更趋近于几何信息,因此,本文算法可以在少量训练的情况下有效解决跨域的模型检索问题。提升模型的适用场景。基于本文所提的算法,利用分布式爬虫技术和分布式计算框架构建了一套完整的海量三维模型检索系统,这套系统采用RESTful风格的微服务架构,可以实现数据自动爬取、清洗以及索引构建。利用分布式和微服务的设计使系统能够承载大量并发检索请求,具有极高的实用价值。为了验证本文提出的基于知识图谱的三维模型检索算法,在Model Net40数据集上进行了大量的实验。通过与其他先进的算法实验验证了本方法的正确性和有效性。
飞机零件三维模型检索算法研究与应用
这是一篇关于飞机零件,三维模型,三维模型检索,特征提取,相似度计算的论文, 主要内容为航空制造业的快速发展使得航空产品的需求量飞速增长,同时对航空产品的质量提出了更高的要求。喷涂是航空产品生产过程中的一道重要工序,其质量的好坏严重影响产品的使用性能与寿命。目前的喷涂工艺主要是基于传统的手动、半自动生产方式,并没有针对零件的三维外形做出精准的喷涂轨迹,且喷涂精度差,效率低,浪费材料等问题。本文拟将计算机技术引入到航空制造的喷涂生产线中,针对重建的飞机零件三维模型并得到预先设计好的喷涂轨迹过程中,采用三维模型检索算法自主识别飞机零部件,从而实现高精度、高效率的航空零件喷涂。针对传统的三维模型检索技术,进行进一步的算法优化。依据飞机零件三维模型自身结构特点,在D2形状分布特征提取算法基础上进行改进,使其更加适用于飞机零件三维模型的检索。D2形状分布特征提取算法主要通过计算飞机零件三维模型表面上两个随机点之间的距离,可以实现一个良好的特征提取并与模型进行准确的匹配。相比与其他检索算法,该算法更加简便并且具有更快的检索速度。能够从飞机零件三维模型表面提取较少特征进行检索,适用于不同类别零件、每种大类别中有较少零件和没有孔、洞的飞机零件三维模型检索。通过引入对局部特征具有较好描述的模型分割方法,并以基于D2形状分布的全局特征提取算法为基础,结合各自的优点。本文提出一种基于D2形状分布和模型分割相融合的三维模型检索算法,该算法是将三维模型整体特征和局部特征相融合的三维模型检索算法,实现了对飞机零件三维模型更加准确地检索。实验结果表明,该方法的检索精度高于全局特征提取算法。在同一查全率下,可以得到更高的准确率,适用于同种类型零件之间的检索和零件整体差别不大细节不同的检索。基于以上两种检索算法,本文设计并实现了一款基于B/S架构的飞机零件三维模型检索系统,该系统具有良好的扩展性,主要包括离线计算模块、在线检索模块、三维模型管理模块和信息管理模块等四大模块,实现了对飞机零件三维模型进行高速、准确地检索功能。
基于视觉特征的三维室内模型检索研究
这是一篇关于三维模型检索,视觉特征,深度学习,特征提取,深度哈希的论文, 主要内容为随着计算机图形技术的快速发展,三维室内模型在室内设计行业得到了广泛应用,设计师只需在室内设计软件中简单地拖拽和替换三维室内模型就能高效地对室内空间进行设计和修改,大幅提高了设计效率,降低了设计成本。目前大多数室内设计软件都提供了大量的三维室内模型供用户挑选,然而用户在挑选模型的过程中通常只能使用有限的关键字以文本的形式进行检索,无法准确地获取到想要的模型,存在较大的局限性。因此,本文研究了一种基于视觉特征的三维室内模型检索方法,该方法使用图像作为检索输入源,将对三维模型的检索转化为对二维图像的检索,能够帮助用户快速准确地找到目标模型。本文的主要研究内容包括:(1)本文分析了用户上传的待检图像中存在的各类干扰因素,提出在特征提取前,先对图像进行主体检测,将包含有待检模型的图像主体从原图中分割出来。本文使用相应的数据集综合比较了当前各种主流目标检测算法的实际表现,从中选用了Faster RCNN对图像进行主体检测,并在此基础上使用残差网络和特征金字塔网络对其进行了改进,进一步提升了算法的检测精度。(2)本文针对传统特征提取网络无法实现实例级别的图像检索的问题,设计了一种基于度量学习的特征提取网络,通过在线构建三元组样本并使用Triplet损失函数对网络进行训练,使网络能够对样本进行细粒度的区分。此外,网络中还添加了空间金字塔池化层,用来对图像中的多尺度特征进行融合,提升了网络对尺度变化的鲁棒性。(3)本文针对特征提取网络因输出特征向量的维度过高无法应用于大规模模型检索的问题,设计了一种引入了分段编码和二值约束项的深度哈希网络。该网络使用分段编码结构减少了输出的哈希码中存在的冗余信息,并通过在损失函数中添加二值约束项的方式约束了网络的输出分布同时减小了特征的量化误差,能够较好地将高维特征向量压缩为低维哈希码,在保证一定检索精度的同时,大幅提升了检索速度。(4)在上述研究的基础上,本文对三维室内模型检索的各环节进行了整合,设计了相应的检索流程,并利用WEB前后端技术以B/S架构的形式较为完整地对检索系统进行了实现。本文通过实验测试了系统的检索性能,并对检索结果进行了分析与评估,实验结果表明该系统在检索精度和速度方面都有着良好的表现,能够胜任大规模的模型检索。
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