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摘要
虚实融合是数字孪生技术的典型特征，数字孪生的虚拟场景大多通过几何建模技术来实现。为解决场景几何建模的自动化程度较低，过于依赖人工，导致成本高昂且效率低下的问题，提出一种数字孪生几何场景构建方法。引入神经渲染技术采集物理实体的点云数据，然后设计一种基于深度学习的点云模型与3D CAD模型语义映射的方法，用于基于数字孪生几何模型资产库的3D CAD模型检索。最后建立训练数据集和构建数字孪生几何模型资产库进行实验验证。通过对比实验和退役电池拆解案例验证，结果证明：与其他的数字孪生场景几何建模方法相比，该方法具有更低的成本和更高的效率。
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