3D建模方法及其系统、电子设备.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115984472A(43)申请公布日2023.04.18(21)申请号202211723987.0(22)申请日2022.12.30(71)申请人北京全界科技有限公司地址100055北京市西城区广安门外大街305号2区4号楼18层2107(72)发明人陈鸿雁顾连生申凯贾天宇王晓勇(74)专利代理机构北京晟睿智杰知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11603专利代理师于淼(51)Int.Cl.G06T17/00(2006.01)G06T15/00(2011.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书2页说明书8页附图2页(54)发明名称3D建模方法及其系统、电子设备(57)摘要本发明公开了3D建模方法及其系统、电子设备，该3D建模方法包括：获取对象原数据；对对象原数据进行训练，生成3D模型；利用图像识别算法对3D模型进行分析，得到三维数据；利用渲染引擎将三维数据进行渲染，生成三维图像，将生成的三维图像给客户端发送选项弹窗，并收集客户端反馈的选项弹窗数据；根据收集客户端反馈的选项弹窗数据进行训练，得到优化后的3D模型；将优化后的3D模型进行拆分，得到3D模型中个体对象。本发明能够为用户自动生成3D模型，给用户提供更高效的开发环境，并根据用户反馈的数据进行训练，使3D模型能够更好地满足用户的需求，之后将优化后的3D模型进行拆分，有助于对3D模型进行调整和优化。CN115984472ACN115984472A权利要求书1/2页1.一种3D建模方法，其特征在于，包括以下步骤：获取对象原数据；利用大数据技术结合人工智能对所述对象原数据进行训练，生成3D模型；利用图像识别算法对所述3D模型进行分析，得到三维数据；利用渲染引擎将所述三维数据进行渲染，生成三维图像，将生成的三维图像给客户端发送选项弹窗，并收集客户端反馈的选项弹窗数据；根据收集客户端反馈的选项弹窗数据进行训练，得到优化后的3D模型；将所述优化后的3D模型进行拆分，得到3D模型中个体对象。2.根据权利要求1所述的3D建模方法，其特征在于，还包括：将所述3D模型中个体对象进行二次编辑，得到优化后的个体对象，其中，二次编辑的信息包括模型尺寸、模型形状、模型材料、模型表面处理、模型安装方式、模型质地、模型体积和/或模型质温；判断是否对优化后的个体对象进行备份，若是，则将优化后的个体对象备份至指定的文件夹中。3.根据权利要求1所述的3D建模方法，其特征在于，所述选项弹窗中展示的选项包括：判断生成的3D模型与用户所需模型的类型是否一致、判断生成的3D模型与用户所需模型的外观是否一致、判断生成的3D模型与用户所需模型的尺寸是否一致和/或判断生成的3D模型与用户所需模型的的材质是否一致。4.根据权利要求1所述的3D建模方法，其特征在于，所述利用图像识别算法对所述3D模型进行分析，得到三维数据包括：利用图像识别算法对3D模型中图像的物体、边缘和光线进行分析，得到物体的形状、大小和位置。5.根据权利要求1所述的3D建模方法，其特征在于，所述根据收集客户端反馈的选项弹窗数据进行训练，得到优化后的3D模型包括：利用机器学习算法对反馈的选项弹窗数据进行分析，得到分析结果；根据所述分析结果调整3D模型的参数。6.根据权利要求1所述的3D建模方法，其特征在于，将所述优化后的3D模型进行拆分，得到3D模型中个体对象包括：利用分割算法对优化后的3D模型的三维图像进行处理，将优化后的3D模型拆分为至少一个部分或零件。7.根据权利要求1‑6任一项所述的3D建模方法，其特征在于，所述获取对象原数据包括以下方式：上传图片数据、文字描述或者以点和线的形式勾勒出对象轮廓。8.一种3D建模系统，包括：原数据获取模块，用于获取对象原数据；原数据训练模块，与所述原数据获取模块相耦接，用于接收对象原数据，利用大数据技术结合人工智能对所述对象原数据进行训练，生成3D模型；模型分析模块，与所述原数据训练模块相耦接，用于利用图像识别算法对所述3D模型进行分析，得到三维数据；三维数据渲染模块，与所述模型分析模块相耦接，用于利用渲染引擎将所述三维数据进行渲染，生成三维图像，将生成的三维图像给客户端发送选项弹窗，并收集客户端反馈的2CN115984472A权利要求书2/2页选项弹窗数据；选项弹窗数据模块，与所述三维数据渲染模块相耦接，用于根据收集客户端反馈的选项弹窗数据进行训练，得到优化后的3D模型；模型拆分模块，与所述选项弹窗数据模块相耦接，用于将所述优化后的3D模型进行拆分，得到3D模型中个体对象。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储所述处理器可执行指令，所述处理器被配置为执行权利要求1‑8任一项所述的3D建模方法。3CN1159844