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本发明涉及一种基于GCN的3D建模优化方法,采用全新逻辑设计,基于深度学习GCN模型对顶点状态判别、建立最大三角面连通域、重新生成三角面,在保证整体建模形状变化最小的情况下,先将多个三角面形成多边形面,再由多边形面转换为最少三角形面,由此实现对超高密度三角面进行压缩和精简,解决了3D建模过程中存在的“碎块化”、“破损面”等问题,降低了3D建模最终生成面,从而提升工作效率,优化了展示效果和减少了展示设备依赖,并且通过实验证明,该算法在智慧城市建设中至少可以优化减少60%以上的冗余三角面,因此本发明
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113570712 B
(45)授权公告日 2022.02.15
(21)申请号 202111117830.9 G06K 9/62 (2006.01)
(22)申请日 2
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