公开(公告)号：CN114066772A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111419107.6

申请日：2021-11-26

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 贾修一 ,  朱浩宇 ,  廖文和 ,  张长东 ,  刘婷婷

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于transformer编码器的牙体点云补全方法及系统，包括：S1、对不完整牙体点云进行处理，并根据得到的聚类中心和局部特征得到特征矩阵S2、对聚类中心和围绕各关键点的局部特征进行编码，挖掘出用于描述缺失部位牙齿的潜在向量并从潜在向量预测出缺失牙齿的低分辨率点云Yc；S3、将低分辨率点云Yc和潜在向量结合构成重构特征从和Yc恢复出高分辨率点云Yf，组合Yc和Yf得到最终牙体点云Ypred；S4、通过最小化Ypred和对应真实缺失牙齿金标准Ygt之间的切夫距离，完成牙体补全网络的训练；S5、对测试数据进行补全，得到完整牙体点云，并使用指标进行评价。通过广泛的实验证明了本方法的有效性，并应用在了不完整牙体的点云补全上。

公开(公告)号：CN116310222A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310303667.8

申请日：2023-03-27

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 贾修一 ,  朱浩宇 ,  廖文和 ,  张长东 ,  刘婷婷

IPC: G06T17/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种牙冠三维模型的表面重建方法，包括：S1、对牙冠点云中的顶点进行KNN初始化，构建初始三角面和初始三角网格；S2、使用测地距离‑欧式距离比率对初始三角面进行筛选，对筛选后的候选三角面，取其边的邻域内顶点构造邻接三角面候选集；S3、使用三维卷积神经网络对邻接三角面候选集内的邻接三角面进行分类，筛选出得分较高的邻接三角面；S4、不断在步骤S2和步骤S3之间迭代训练，每个迭代轮次产生的概率是下一轮迭代的特征，选择候选集中得分最高的三角面构造新的三角网格作为输出，即得到预测三角网格。本发明用于从离散的牙冠点云数据中高效地获取其表面结构，为3D渲染、3D打印等下游任务提供精细三维模型。