Система пошуку однакових геометрій при побудові 3-D моделей
DOI:
https://doi.org/10.31498/2225-6733.47.2023.299984Ключові слова:
3D об'єктиАнотація
У статті розглядається система пошуку однакових геометрій при побудові 3D-моделей. Використання алгоритмів пошуку схожих 3D-моделей водяних структур може відігравати ключову роль у різних галузях, включаючи виробничі процеси, де потрібно швидко ідентифікувати та класифікувати водяні компоненти. У цій статті розроблено ефективну модель на основі оптимізованого алгоритму порівняння водяних структур, що дозволяє точно визначати геометричні особливості без потреби у складній попередній обробці. Запропонована модель досягла високої точності в розпізнаванні схожих 3D-моделей, ефективно працюючи навіть коли використовується сцена з багатьма полігонами. Ця модель може бути використана для ідентифікації в режимі реального часу як для окремих 3D-об'єктів, так і для комплексних 3D-сцен. У цій статті детально розглядається система пошуку однакових моделей та її важливість у різних галузях, включаючи виробничі процеси, де потрібно швидко ідентифікувати та класифікувати геометрії для їх призначення. Однак, ця система не обходиться без математичної підтримки, і метою даної статті є побудова математичної моделі для оптимізації процесу пошуку однакових моделей. Важливим аспектом цього дослідження є розробка ефективної математичної моделі на основі оптимізованого алгоритму пошуку та порівняння, яка дозволяє точно визначати геометричні структури. Ця модель має великий потенціал у роботі зі схожими 3D-моделями, навіть в умовах коли у проєкті використовується багато геометрії. Робота над оптимізацією алгоритмів порівняння є постійним завданням для науковців та інженерів, оскільки вона дозволяє покращувати якість та продуктивність систем пошуку. Результати цього дослідження можуть бути корисними для широкого спектру застосувань, де важлива висока точність і швидкість обробки даних. Запропонована модель показує високу точність в розпізнаванні схожих 3D-моделей, що є важливим досягненням в моделюванні. Вона може бути використана для ідентифікації в режимі реального часу, незалежно від того, чи мова йде про окремі 3D-об'єкти, чи про складні 3D-сцени, реконструйовані з послідовностей зображень або відео. Таким чином, ця стаття вкладається в загальний контекст досліджень у цій області і відкриває нові можливості для реалізації систем пошуку однакових моделей
Посилання
Yang X., Liang T., Lu S. Monocular 3D target detection model based on differential neural network architecture search. Journal of Physics: Conference Series. 2023. Pp. 1-5. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2493/1/012011.
Blender. URL: https://www.blender.org (дата звернення: 03.06.2023).
3Ds Max, AutoCad. URL: https://www.autodesk.com (дата звернення: 15.07.2023).
ZBrush, Cinema4D. URL: https://www.maxon.net/en/zbrush (дата звернення: 23.06.2023).
Daz 3D. URL: https://www.daz3d.com (дата звернення: 23.06.2023).
MeshMixer. URL: https://www.meshmixer.com (дата звернення: 13.07.2023).
BIAS-3D: Brain inspired attentional search model fashioned after what and where/how pathways for target search in 3D environment / Kumari S., Amala V., Nivethithan M., Chakravarthy S. Frontiers in Computational Neuroscience. 2022. Vol. 16. Pp. 1-20. DOI: https://doi.org/10.3389/fncom.2022.1012559.
An efficient end-to-end 3D Voxel reconstruction based on neural architecture search / Y. Huang et al. 2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Montreal, Canada, August 21-25, 2022. Pp. 3801-3807. DOI: https://doi.org/10.1109/ICPR56361.2022.9956169.
Filali Ansary T., Vandeborre J.-P., Daoudi M. (2007). 3D-Model search engine from photos. CIVR '07: Proceedings of the 6th ACM international conference on Image and video retrieval, Amsterdam, The Netherlands, July 9-11, 2007. Pp. 89-92. DOI: https://doi.org/10.1145/1282280.1282293.
A search engine for 3D models / T. Funkhouser et al. ACM Transactions on Graphics. 2003. Vol. 22. Iss. 1. Pp. 83-105. DOI: https://doi.org/10.1145/588272.588279.
Fisher M., Hanrahan P. Context-based search for 3D models. ACM Transactions on Graphics. 2010. Vol. 29. Iss. 6. Pp. 1-10. DOI: https://doi.org/10.1145/1882261.1866204.
Materials and applications of 3D printing technology in dentistry: an overview / M. Jeong, K. Radomski, D. Lopez, J. Liu, J. Lee, S. Lee. Dentistry Journal. 2023. Vol. 12. Iss. 1. Pp. 1-12. DOI: https://doi.org/10.3390/dj12010001.
A search engine for manufacturers using product manufacturing information (PMI) enhanced 3D model search / Angrish A., Craver B., Xu X., Starly B. ASME 2018: 13th International Manufacturing Science and Engineering Conference, Texas, USA, June 18-22, 2018. Vol. 3. DOI: https://doi.org/10.1115/MSEC2018-6649.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Журнал "Вісник Приазовського державного технічного університету. Серія: Технічні науки" видається під ліцензією СС-BY (Ліцензія «Із зазначенням авторства»).
Дана ліцензія дозволяє поширювати, редагувати, поправляти і брати твір за основу для похідних навіть на комерційній основі із зазначенням авторства. Це найзручніша з усіх пропонованих ліцензій. Рекомендується для максимального поширення і використання неліцензійних матеріалів.
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи в цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди, які стосуються неексклюзивного поширення роботи в тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи в цьому журналі.
