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一种基于双层深度残差网络的三维CAD模型智能检索方法

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本发明公开了一种基于双层深度残差网络的三维CAD模型智能检索方法，采用深度残差网络作为基本框架，构建了包括过滤网络和排序网络的双层深度残差网络。通过获取企业历史三维CAD模型实体视图/线框视图并进行数据预处理制作训练数据集1和训练数据集2，进一步将数据集1用于过滤网络的参数训练，将数据集2用于排序网络的参数训练，将训练好的网络保存为.h5文件。调用训练好的双层深度残差网络，用户可以通过三维CAD模型的实体视图、线框视图、工程图纸、工程草图等实现对相似三维CAD模型的精确检索。本发明提出的三维CAD模型智能检索方法具有检索输入灵活、检索时间短、检索精度高等特点，为企业海量三维CAD模型的智能检索与高效重用提供有效支撑。

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公开/公告号CN110245249B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-13

原文格式PDF
申请/专利权人西安交通大学;
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申请/专利号CN201910401751.7
发明设计人周光辉;张超;邹梁;成玮;杨雄军;
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申请日2019-05-15
分类号G06F16/532(20190101);
代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;
代理人高博
地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号
入库时间 2022-08-23 12:18:15

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