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摘要
多视图参数化重构方法对车身拓扑优化结果进行重构时需将车身分割为多个独立部分，以达到分割后拓扑优化车身各部分可独立进行重构的目的。对以车身点云作为输入的分割方法进行研究，采用深度学习理论对PointNet网络框架进行改进，根据车身拓扑优化结果，基于多视图参数化重构方法将车身分割为多个部分并赋予标签，并使用CAD(computer aided design)制作及点云增强操作得到车身分割点云数据集，通过梯度下降算法对网络模型进行训练。最终，车身分割网络模型在车身点云测试集中的准确率为87.7%。
- 出版日期2023
- 单位武汉理工大学; 渤海造船厂集团有限公司; 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室
