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摘要
本发明公开了一种基于点云处理网络的三维网格物体分割方法,包括以下步骤：准备三维网格数据集以及预训练好的点云处理网络PointNet；计算三维网格数据中三角面片的中心点坐标,作为三维网格数据对应的点云数据；在点云中随机选择N个点,输入到预训练的PointNet中得到分割结果；利用KNN算法,赋予点云中未被选择的点概率分布,得到全部被分割好的点云数据；将点云分割结果映射回到三维网格数据,并用条件随机场对结果进行修正,最终得到三维网格的分割结果。本发明基于深度学习,能够对完整的数据进行分析,从数据中提取全局特征,实现数据驱动的分割,而非传统的基于人工设计的三维特征提取算子。
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