一种基于视觉学习的物品模型构造方法及工具技术

本发明专利技术涉及物品建模技术领域，并公开了一种基于视觉学习的物品模型构造方法及工具，包括图像数据获取模块、数据存储服务器、具有数据格式转化功能以及数据训练功能的计算机和三维建模功能的计算机设备，所述图像数据获取模块包括工作台，所述工作台中心位置设置有转台，且工作台顶端固定连接有驱动组件，所述驱动组件的输出轴一端固定连接有与转台内圈相互啮合的齿轮，所述转台上螺纹连接有若干个螺纹杆，且螺纹杆顶端固定连接有安装块，所述安装块上卡接固定有相机，所述工作台的中心位置固定连接有放置台，本发明专利技术通过图像数据获取模块对不同结构尺寸的物品进行图像获取，将不同类别不同复杂精度的物品通过计算机的视觉学习功能进行模型构造。习功能进行模型构造。习功能进行模型构造。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉学习的物品模型构造方法及工具


[0001]本专利技术涉及物品建模
，更具体地说，涉及一种基于视觉学习的物品模型构造方法及工具。

技术介绍

[0002]随着近些年来科学技术的迅速发展，数字相机和数字摄像机已作为普通电子商品走进了人们的生活，对于一般消费者而言，它们不过是简单的娱乐工具而已，但在计算机视觉和信息处理领域，数字相机和数字摄像机以其廉价、方便、灵活的优点，已成为一种重要的信息获取工具，利用数字相机和数字摄像机，可以方便快捷地获取关于场景和目标的图像或视频影像，根据这些图像或视频影像所构成的影像序列，利用计算机视觉多视图几何的基本原理和方法，可以实现所摄场景和目标三维模型的自动重构，既可获得具有影像真实（photo
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realistic）的三维模型，也就是场景和目标的三维可视化，又可用于目标的三维量测，形成了基于影像序列的三维重构技术。
[0003]目前常见的基于视觉学习的物品模型构建方法，都需要进行物品样本数据的特征提取，但是随着物品种类的多样性以及结构复杂性的增加，现有的模型构建方法已经无法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉学习的物品模型构造方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：确定物品类别，进行自监督预训练，针对构造物品类别，从云端获取大量同类别模型数据，进行自监督预训练；步骤S2：从不同视角拍摄若干张物品图像数据；步骤S3：对步骤S2每张物品图像进行视图增强，得到两个增强的视图图像；步骤S4：在每个视图图像上进行特征像素提取，然后基于预训练的下拉任务对每个视图图像进行训练，获得各个视图图像的训练模型；步骤S5：将步骤S4各个视图图像的训练模型进行整合，去除重复点，得到物品初步模型，进行微调获得最终物品模型。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉学习的物品模型构造方法，其特征在于，所述步骤S1的自监督预训练包括从大规模数据集中通过自监督的方式学习潜在的图像语义表征。3.根据权利要求2所述的一种基于视觉学习的物品模型构造方法，其特征在于，所述步骤S2的物品图像获取数量为30
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70张，且相邻照片之间的重叠率，最好控制在60%
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80%之间，要保证被拍摄物体的同一个点，至少有3张相邻照片被拍摄到。4.根据权利要求1所述的一种基于视觉学习的物品模型构造方法，其特征在于，所述步骤S1的预训练采用像素平滑的方法进行，即其中一个视图特征提取保持不变，另外一个视图的特征做平滑处理，使用周围的像素对目标像素进行平滑。5.一种基于视觉学习的物品模型构造工具，其特征在于，包括图像数据获取模块、数据存储服务器、具有数据格式转化功能以及数据训练功能的计算机和三维建模功能的计算机设备。6.根据权利要求5所述的一种基于视觉学习的物品模型构造工具，其特征在于，所述图像数据获取模块包括工作台（1），所述工...

【专利技术属性】
技术研发人员：李金超，夏正航，朱潇然，
申请(专利权)人：江苏顷刻智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：