[发明专利]一种基于BP神经网络对透明目标表面点云的曲面重建方法在审
| 申请号： | 202110368733.0 | 申请日： | 2021-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN113012296A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 张海波;唐峰;潘海朗 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T17/20 | 分类号： | G06T17/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京百年育人知识产权代理有限公司 11968 | 代理人： | 叶霖 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于反向传播（BP）神经网络的透明目标表面点云数据优化，并且进行曲面重建的设计方法。该BP神经网络是由4层前馈分层网络构成，分别是一个输入层、两个隐含层和一个输出层。每个层之间的神经元都是完全连接，也就是下一层中的每个神经元都与它上层中的每个神经元完全连接，并且每一层中的神经元之间相互不会实现连接。该发明中的BP神经网络的输入层由2个神经元组成，即2个输入端，两个隐含层均由10个神经元组成，同时输出端由1个神经元构成，即一个输出端。隐含层的传递函数采用双曲正切（tansig）函数，输出层的传递函数采用纯线性函数（purlin）。该发明可以对采集的点云数据进行优化处理，提升最终曲面重建的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 透明 目标 表面 曲面 重建 方法 | ||
【主权项】：
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