[發(fā)明專利]構(gòu)建3D模型特征向量和根據(jù)圖像特征搜索3D模型方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910734479.4
• 申請日: 2019-08-09
• 公開（公告）號: CN110458946B
• 公開（公告）日: 2022-11-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李韜;夏宇翔
• 申請（專利權(quán)）人: 長沙眸瑞網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06F16/583;G06F16/538;G06F16/54
• 代理公司: 長沙市和協(xié)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 43115
• 代理人: 熊曉妹

1.一種構(gòu)建3D模型特征向量和根據(jù)圖像特征搜索3D模型方法，其特征在于，包括如下步驟：S21.提供一個搜索入口，允許用戶上傳圖像和進行搜索操作；S22.將搜索請求上傳的圖像作特征向量提取；S23.以搜索請求圖像的特征向量作為查詢條件，通過分布式結(jié)構(gòu)的比對程序，同文件服務(wù)器中二維投影向量的特征匹配比對，比對時，評價標準是曼哈頓距離

其中：d₁₂為兩個n維向量a(x₁₁,x₁₂,…,x_1n)與 b(x₂₁,x₂₂,…,x_2n)間的曼哈頓距離； X_1k，下標k表示維度，X_1k是一個維度空間下的點坐標；X_2k，X_2k是有別于X_1k是同一個維度空間下的另一個點坐標，X_1k與X_2k兩者間的距離即為曼哈頓距離；

和向量內(nèi)積

為二維空間內(nèi)的向量a的大??；

為二維空間內(nèi)的向量b的大小；

為向量a和b的夾角；

圖像的最終結(jié)果為其對應的多張投影向量計算結(jié)果的累加，將匹配比對結(jié)果按差異性由小到大排列，并按照預設(shè)的準確率和查全率篩選，最終得到一個或多個匹配的投影，并獲得一個或多個匹配的投影的索引；

S24.根據(jù)篩選后的投影索引，通過數(shù)據(jù)庫查詢定位到具體的3D模型文件，并作為搜索結(jié)果返回；

S25.展示搜索到的3D模型；

該方法還包括構(gòu)建3D模型特征向量，具體包括以下步驟：

S11.對3D模型文件做二維投影處理,通過選取不同三維角度觀察拍攝模型得到多張二維的投影圖；

S12.將得到的二維投影圖像作為Resnet50深度學習網(wǎng)絡(luò)的輸入，提取Resnet50最后一層卷積特征，形成多維的歸一化向量，先將圖像進行resize，特征提取過程采用Resnet50在imagenet數(shù)據(jù)集上的預訓練權(quán)重，網(wǎng)絡(luò)計算過程中的池化方法為maxpooling，投影的特征參數(shù)包含尺寸、紋理、形狀、輪廓、圖案、顏色，最終將所有單個3D模型的多個投影特征提取成向量，存儲在服務(wù)器的文件系統(tǒng)中；

S13.給每一個投影建立數(shù)據(jù)庫索引，同時將同一模型資源的索引之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系保存在數(shù)據(jù)庫表中；

其中，對3D模型文件做二維投影處理,包括如下步驟：

S311.將一個3D模型水平放置，先從頂部視角和底部視角渲染兩張圖像；

S312.將模型按水平方向逆時針遞增旋轉(zhuǎn)，每旋轉(zhuǎn)45度渲染一張圖像，360度旋轉(zhuǎn)后得到8張圖像；

S313.將模型沿水平線向上傾斜45度，沿傾斜角逆時針水平遞增旋轉(zhuǎn)，每旋轉(zhuǎn)45度渲染一張圖像，得到8張圖像；

S314.將模型沿水平線向下傾斜45度，依照步驟S313方法旋轉(zhuǎn)渲染，同樣得到8張圖像；

S315.綜上共得到26張投影圖。