[发明专利]一种基于三维网格及神经网络的三维物体识别检测方法

权利要求书

1.一种基于三维网格及神经网络的三维物体识别检测方法，其特征在于，包含以下步骤：A、获取三维物体样本集；

B、更新三维物体样本集；

C、对样本进行包络体、网格化处理，对更新后的样本集中的样本进行包络体及网格化的处理；

D、训练神经网络，将步骤C中通过包络体及网格化处理后，并且具有相同标签的样本，放入神经网络进行训练，神经网络的输入层神经元个数由网格化后的网格数量确定，输出神经元的个数为1个；使每个标签相同的三维物体样本对应一个神经网络，即步骤A中有多少个标签，就有多少个神经网络；

E、确定待检测三维物体及检测样本；

F、设置滑动步长，对于相同标签的三维物体的样本，将其每个样本中包络体及网格化后的网格，放入待检测三维物体的包络体中，并在待检测物体的包络体中进行滑动，每滑动一步的距离，为在该三维网格中所在x、y、z坐标轴上的网格尺寸；并且每滑动一步，都将该三维网格进行数值化处理，将其放入到和该检测物体标签对应的神经网络中，进行相似性计算；

G、设置置信度阈值；

H、确定待检测物体在三维数字空间中所包含的三维物体的类型及位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于三维网格及神经网络的三维物体识别检测方法，其特征在于，所述步骤A具体是：对样本集中的所有三维模型进行聚合处理；根据聚合后的内容，对样本集中的三维物体创建标签。

3.根据权利要求2所述的一种基于三维网格及神经网络的三维物体识别检测方法，其特征在于，所述步骤B具体是：对先前样本集中的样本基于旋转不变性的目的，对样本进行扩展及更新。

4.根据权利要求1所述的一种基于三维网格及神经网络的三维物体识别检测方法，其特征在于，所述步骤E具体是：确定复杂的待检测物体，并将其放入数字化环境中,在三维样本集中选择标签相同的三维物体从该待检测物体的包络体的坐标原点进行识别处理。