【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维计算机视觉、点云处理，提供了一种基于三维cad模型及其rgb值的点云快速标注方法。
技术介绍
1、点云作为一种三维空间中离散点的集合，凭借其包含的丰富位置、颜色以及其他属性信息，已经成为三维数据采集、处理和分析的重要载体。点云数据可通过多种先进设备和技术捕获，包括但不限于激光雷达扫描、结构光投影技术、摄影测量学、深度传感器探测以及从三维模型中采样生成。点云的处理和分析通常涉及到点云配准、滤波、分割、重建等算法，以实现各种应用，如三维建模、逆向工程、自动驾驶等。
2、随着人工智能特别是深度学习技术的蓬勃发展，针对点云数据的处理呈现出端到端学习、高维度数据高效处理、强环境适应性和自动特征学习等显著优势，深度学习模型在点云任务处理中表现出优越的通用性和高效性，能够直接服务于点云的目标检测、语义分割等任务，为应对多样化的场景和应用提供了极大的灵活性。然而，深度学习算法对大规模、高质量、带有标签的训练数据集有着强烈依赖。
3、点云标注当前主流的方法是由专门的操作人员利用cloudcompare等专业标注软...
【技术保护点】
1.一种基于三维CAD模型及其RGB值的点云快速标注方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于三维CAD模型及其RGB值的点云快速标注方法，其特征在于，步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于三维CAD模型及其RGB值的点云快速标注方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于三维CAD模型及其RGB值的点云快速标注方法，其特征在于，步骤3包括：根据实体模型的几何复杂度、曲面光滑度以及目标应用场景调整网格尺寸及粗糙度参数，将模型导出为PLY格式文件，生成三角形或四边形单...
【技术特征摘要】
1.一种基于三维cad模型及其rgb值的点云快速标注方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于三维cad模型及其rgb值的点云快速标注方法，其特征在于，步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于三维cad模型及其rgb值的点云快速标注方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于三维cad模型及其rgb值的点云快速标注方法，其特征在于，步骤3包括：根据实体模型的几何复杂度、曲面光滑度以及目标应用场景调整网格尺寸及粗糙度...
【专利技术属性】
技术研发人员：余思佳，程文青，邓龙，张舒，谢川，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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