[發(fā)明專利]陶瓷產(chǎn)品原型視覺特征與自然語義關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110556319.2
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113192187B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 雍俊海;吳子健
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06F40/30;G06F40/284;G06N3/08
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 王萌

1.一種陶瓷產(chǎn)品原型視覺特征與自然語義關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據(jù)陶瓷產(chǎn)品原型生成量化特征參數(shù)；

根據(jù)所述陶瓷產(chǎn)品原型的自然語義描述生成對應(yīng)的量化語義參數(shù)；

以所述量化特征參數(shù)為輸入，所述量化語義參數(shù)為輸出，構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的陶瓷產(chǎn)品原型與自然語義關(guān)聯(lián)模型；

其中，所述根據(jù)陶瓷產(chǎn)品原型生成量化特征參數(shù)包括以下步驟：

步驟S1：將所述陶瓷產(chǎn)品原型轉(zhuǎn)化為基于特征線旋轉(zhuǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化表示方式；

步驟S2：根據(jù)所述陶瓷產(chǎn)品原型的語義特點，在所述特征線中標(biāo)記關(guān)鍵點；

步驟S3：計算所述關(guān)鍵點的位置參數(shù)與特征參數(shù)；

步驟S4：重復(fù)進(jìn)行步驟S2、步驟S3，將生成的關(guān)鍵點的特征參數(shù)依次排列，生成量化特征參數(shù)。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述量化語義參數(shù)的生成包括以下步驟：

對所述陶瓷產(chǎn)品原型的自然語義描述進(jìn)行分詞處理，生成有序?qū)嵲~集合；

對所述有序?qū)嵲~集合進(jìn)行自然語義分析，生成量化語義參數(shù)。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練所述陶瓷產(chǎn)品原型與自然語義關(guān)聯(lián)模型，訓(xùn)練過程所用的最小化能量函數(shù)為：

其中λ₁和λ₂是控制系數(shù)，d和d²分別為1階距離函數(shù)和2階距離函數(shù)，F(xiàn)₁與F₂為輸入的訓(xùn)練模型的量化特征參數(shù)的兩個部分，F(xiàn)₁′與F′₂為訓(xùn)練模型輸出的量化特征參數(shù)的兩個部分，使用VGG模型作為訓(xùn)練模型。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述陶瓷產(chǎn)品原型與自然語義關(guān)聯(lián)模型用于根據(jù)量化語義參數(shù)生成對應(yīng)的陶瓷產(chǎn)品原型的量化特征參數(shù)。

5.一種陶瓷產(chǎn)品原型視覺特征與自然語義關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建裝置，其特征在于，包括生成模塊、構(gòu)建模塊，其中，

所述生成模塊，用于根據(jù)陶瓷產(chǎn)品原型生成量化特征參數(shù)，根據(jù)所述陶瓷產(chǎn)品原型的自然語義描述生成對應(yīng)的量化語義參數(shù)；

所述構(gòu)建模塊，用于以所述量化特征參數(shù)為輸入，所述量化語義參數(shù)為輸出，構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的陶瓷產(chǎn)品原型與自然語義關(guān)聯(lián)模型；

其中，所述生成模塊，包括第一生成單元、第二生成單元，其中，

所述第一生成單元，具體用于：

步驟S1：將所述陶瓷產(chǎn)品原型轉(zhuǎn)化為基于特征線旋轉(zhuǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化表示方式；

步驟S2：根據(jù)所述陶瓷產(chǎn)品原型的語義特點，在所述特征線中標(biāo)記關(guān)鍵點；

步驟S3：計算所述關(guān)鍵點的位置參數(shù)與特征參數(shù)；

步驟S4：重復(fù)進(jìn)行步驟S2、步驟S3，將生成的關(guān)鍵點的特征參數(shù)依次排列，生成量化特征參數(shù)，

所述第二生成單元，具體用于：

對所述陶瓷產(chǎn)品原型的自然語義描述進(jìn)行分詞處理，生成有序?qū)嵲~集合；

對所述有序?qū)嵲~集合進(jìn)行自然語義分析，生成量化語義參數(shù)。

6.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述構(gòu)建模塊，具體用于：

通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練所述陶瓷產(chǎn)品原型與自然語義關(guān)聯(lián)模型，訓(xùn)練過程所用的最小化能量函數(shù)為：

其中λ₁和λ₂是控制系數(shù)，d和d²分別為1階距離函數(shù)和2階距離函數(shù)，F(xiàn)1與F2為輸入的訓(xùn)練模型的量化特征參數(shù)的兩個部分，F(xiàn)₁'與F′₂為訓(xùn)練模型輸出的量化特征參數(shù)的兩個部分，使用VGG模型作為訓(xùn)練模型。

7.一種非臨時性計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-4中任一所述的方法。