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本文围绕3D扫描技术中模型曲面重构的这一技术难点展开研究,针对曲面建模的表面失真、细节缺失等问题提出了点云分割的优化策略,同时对点云数据的三种特性,即无序性、非结构性、不变性进行了深入分析,并在此基础上采取了深度学习算法构建点云数据的分类训练模型,以获得更加逼近真实的曲面建模效果。
基于3D扫描的模型曲面重构技术研究
【摘 要】
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本文围绕3D扫描技术中模型曲面重构的这一技术难点展开研究,针对曲面建模的表面失真、细节缺失等问题提出了点云分割的优化策略,同时对点云数据的三种特性,即无序性、非结构性、不变性进行了深入分析,并在此基础上采取了深度学习算法构建点云数据的分类训练模型,以获得更加逼近真实的曲面建模效果。
【机 构】
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山西职业技术学院,山西经贸职业学院
【出 处】
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信息记录材料
【发表日期】
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2020年12期
【基金项目】
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2018院级教科研项目(Y201822),2019中国职业技术教育学会教学工作委员会2019-2020年度职业教育教学改革课题(1910483)
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