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申请/专利权人：中国地质大学(武汉);中国科学院武汉岩土力学研究所
申请日：2023-07-10
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN117152733B
主分类号：G06V20/64
分类号：G06V20/64;G06T3/06;G06T17/00;G06T7/40;G06T15/04;G06T5/90;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/0455;G06V10/24
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开
摘要：本申请实施例提供的一种地质材料材质识别方法、系统及可读存储介质，该方法包括获取目标物体的多角度点云数据，并基于多角度点云数据进行三维重建，得到目标三维模型；获取目标物体的初始纹理图像，并对初始纹理图像进行增强处理，得到目标纹理图像；将目标纹理图像渲染到目标三维模型上，得到带有纹理属性的实景三维模型；对实景三维模型进行二维投影，并对所得的二维图像进行时域矫正、以及频域矫正，得到目标矫正图像；将目标矫正图像输入到训练好的目标参数提取模块中进行地质材料材质的提取，得到相应的识别结果。该方法的实施能够提高地质材料材质的识别精准度。
主权项：1.一种地质材料材质识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取目标物体的多角度点云数据，并基于所述多角度点云数据进行三维重建，得到目标三维模型；S2、获取目标物体的初始纹理图像，并对所述初始纹理图像进行增强处理，得到目标纹理图像；S3、以所述目标三维模型为原始结构载体，获取待隐藏的隐秘信息，并利用帧化采样的小波域三维模型信息隐藏算法，将所述隐秘信息嵌入至相应变换空间中；S4、利用正交投影的纹理映射算法将所述目标纹理图像映射到所述目标三维模型上，生成含密、且带有纹理属性的实景三维模型；S5、对所述实景三维模型进行二维投影，并基于训练好的CNN卷积神经网络对所得的二维图像进行时域矫正，得到时域矫正图像；S6、将所得的二维图像进行傅里叶变换，得到对应频域的傅里叶域图像；S7、基于训练好的CNN卷积神经网络对所述傅里叶域图像进行频域矫正，得到频域矫正图像；S8、基于图像加权平均算法，对所述时域矫正图像、以及所述频域矫正图像进行加权融合，得到目标矫正图像；S9、将所述目标矫正图像输入到训练好的目标参数提取模块中进行地质材料材质的提取，得到相应的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉);中国科学院武汉岩土力学研究所 一种地质材料材质识别方法、系统及可读存储介质
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