本发明专利技术涉及三维模型识别技术领域，具体公开了一种三维模型识别的方法和系统，所述方法包括以下步骤：S1、选择N个不同视角，生成场景中基于不同视角的投影，基于投影进行对象识别；S2、对不同的投影图像识别结果进行综合，计算进行综合之后的对象识别置信度；所述系统包括：投影图像识别模块和识别结果综合模块，本发明专利技术提供了一种三维模型识别的方法和系统，充分利用在二维空间中进行对象识别的进展，实现在三维场景中的对象识别；充分利用三维场景中的多视点、多视角，提高整体对象识别的准确率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维模型识别，具体是一种三维模型识别的方法和系统。
技术介绍
1、对象识别包括分类和检测两项任务，分类用于判断一幅图像是否包含某类对象，检测则要求标出这些对象的位置和大小。对象识别是理解图像和场景的关键 ，具有广泛的应用前景，可用于web图像自动标注、海量图像搜索、图像内容过滤、机器人、安全监视、医学远程会诊等多种领域。
2、近年来，由于基于深度学习的图像分类取得了巨大的成功，因此已经积极研究了基于深度学习的目标检测技术。现有的对象识别的方法都是基于二维空间的，在二维的图像或者视频上对目标对象进行框选并识别，目前还没有与二维空间同等效果的三维空间中三维对象的识别方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种三维模型识别的方法和系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种三维模型识别的方法，所述方法包括以下步骤：
4、s1、选择n个不同视角，生成场景中基于不同视角的投影，基于投影进行对象识别；
5、s2、对不同的投影图像识别结果进行综合，计算进行综合之后的对象识别置信度。
6、作为本专利技术进一步的技术方案，在步骤s1中，所述基于投影进行对象识别中对象识别的算法采用yolo开源算法。
7、作为本专利技术进一步的技术方案，在步骤s2中，所述对不同的投影图像识别结果进行综合，计算进行综合之后的对象识别置信度的步骤包括：
>8、对投影中识别结果进行反投影运算，根据投影射线最近、最远交点生成三维包围圈；9、根据包围圈的重合进行对象匹配，重新计算对象的置信度，生成综合后的识别结果。
10、作为本专利技术进一步的技术方案，不同视角识别结果的置信度综合的算法中会剔除置信度50%以下的数据，选择置信度最高的n个结果，n<=5，按照(n-1)/n的投票策略进行置信度综合。
11、作为本专利技术实施例的另一目的在于提供一种三维模型识别的系统，所述系统包括：
12、投影图像识别模块，用于选择n个不同视角，生成场景中基于不同视角的投影，基于投影进行对象识别；
13、识别结果综合模块，用于对不同的投影图像识别结果进行综合，计算进行综合之后的对象识别置信度。
14、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提供了一种三维模型识别的方法和系统，充分利用在二维空间中进行对象识别的进展，实现在三维场景中的对象识别；充分利用三维场景中的多视点、多视角，提高整体对象识别的准确率。
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【技术保护点】
1.一种三维模型识别的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种三维模型识别的方法，其特征在于，在步骤S1中，所述基于投影进行对象识别中对象识别的算法采用YOLO开源算法。
3.根据权利要求2所述的一种三维模型识别的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述对不同的投影图像识别结果进行综合，计算进行综合之后的对象识别置信度的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种三维模型识别的方法，其特征在于，不同视角识别结果的置信度综合的算法中会剔除置信度50%以下的数据，选择置信度最高的N个结果，N<=5，按照(N-1)/N的投票策略进行置信度综合。
5.一种三维模型识别的系统，其特征在于，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种三维模型识别的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种三维模型识别的方法，其特征在于，在步骤s1中，所述基于投影进行对象识别中对象识别的算法采用yolo开源算法。
3.根据权利要求2所述的一种三维模型识别的方法，其特征在于，在步骤s2中，所述对不同的投影图像识别结果进行综合，...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭凤威，屠翔，胡颖卓，潘紫良，张洋，
申请(专利权)人：视伴科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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