[发明专利]三维模型处理方法及装置

权利要求书

1.一种三维模型处理方法，其特征在于，包括：

获取训练数据，所述训练数据包括多个样本，每个样本为一目标类型对象的初始三维图像；

对每个样本的所述初始三维图像进行清洗，得到每个样本的清洗图像；

将所述清洗图像进行降维处理，将所述清洗图像映射到三维流形上，得到三维流形图；

将所述三维流形图通过聚类算法对每个样本的各个部位进行分割，得到每个样本的各部位的特征数据；

将所述各部位的特征数据输入训练模型进行训练，得到建立模型；

其中，所述将所述各部位的特征数据输入训练模型进行训练，得到建立模型，包括：将所述特征数据输入所述训练模型进行计算，得到输出结果；将所述输出结果与标记数据进行对比，判断误差是否在设定范围内；若误差没有在误差范围内则对所述训练模型中的参数进行调整；重复上面三个步骤，直到所述误差在所述设定范围内，停止训练，得到建立模型；

将待建立的模型的目标对象的初始三维图像输入所述建立模型中建立所述目标对象的三维模型。

2.如权利要求1所述的三维模型处理方法，其特征在于，所述对每个样本的所述初始三维图像进行清洗，得到每个样本的清洗图像的步骤，包括：

对所述初始三维图进行识别，识别出缺失位置；

在所述缺失位置补充匹配的数值。

3.如权利要求1所述的三维模型处理方法，其特征在于，所述对每个样本的所述初始三维图像进行清洗，得到每个样本的清洗图像的步骤，包括：

对所述初始三维图进行识别，识别出噪声数据；

对所述噪声数据进行删除或位置调整。

4.如权利要求1所述的三维模型处理方法，其特征在于，所述对每个样本的所述初始三维图像进行清洗，得到每个样本的清洗图像的步骤，包括：

对所述初始三维图进行识别，删除其中重复的数据。

5.如权利要求1所述的三维模型处理方法，其特征在于，每个所述样本对应一个牦牛的数据；

所述将所述三维流形图通过聚类算法对每个样本的各个部位进行分割，得到每个样本的各部位的特征数据的步骤包括：

将所述三维流形图通过聚类算法划分出所述牦牛的各个部分进行分割，每个样本对应的牦牛的各个部位的特征数据。

6.如权利要求1-5任意一项所述的三维模型处理方法，其特征在于，在所述将所述各部位的特征数据输入训练模型进行训练，得到建立模型的步骤之后，所述方法还包括：

将待建立的模型的目标对象的初始三维图像进行清洗，得到目标清洗图像；

将所述目标清洗图像进行降维处理，将所述清洗图像映射到三维流形上，得到目标三维流形图；

将所述目标三维流形图通过聚类算法对目标对象的各个部位进行分割，得到目标对象的各部位的特征数据；

将所述目标对象的各部位的特征数据输入所述建立模型进行建立得到所述目标对象的三维模型。

7.一种三维模型处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取训练数据，所述训练数据包括多个样本，每个样本为一目标类型对象的初始三维图像；

第一清洗模块，用于对每个样本的所述初始三维图像进行清洗，得到每个样本的清洗图像；

第一降维模块，用于将所述清洗图像进行降维处理，将所述清洗图像映射到三维流形上，得到三维流形图；

分割模块，用于将所述三维流形图通过聚类算法对每个样本的各个部位进行分割，得到每个样本的各部位的特征数据；

训练模块，用于将所述各部位的特征数据输入训练模型进行训练，得到建立模型；所述训练模块还用于：将所述特征数据输入所述训练模型进行计算，得到输出结果；将所述输出结果与标记数据进行对比，判断误差是否在设定范围内；若误差没有在误差范围内则对所述训练模型中的参数进行调整；重复上面三个步骤，直到所述误差在所述设定范围内，停止训练，得到建立模型；将待建立的模型的目标对象的初始三维图像输入所述建立模型中建立所述目标对象的三维模型。

8.如权利要求7所述的三维模型处理装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二清洗模块，用于将待建立的模型的目标对象的初始三维图像进行清洗，得到目标清洗图像；

第二降维模块，用于将所述目标清洗图像进行降维处理，将所述清洗图像映射到三维流形上，得到目标三维流形图；

第二分割模块，用于将所述目标三维流形图通过聚类算法对目标对象的各个部位进行分割，得到目标对象的各部位的特征数据；

建立模块，用于将所述目标对象的各部位的特征数据输入所述建立模型进行建立得到所述目标对象的三维模型。