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公开(公告)号：CN111381919B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN201911396260.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 达索系统公司
Inventor： E·梅尔 , F·M·桑切斯贝穆德斯
IPC: G06F9/451
Abstract: 本发明尤其涉及一种计算机实现的方法，该方法用于形成被配置用于学习神经网络的数据集。神经网络被配置用于从3D形状的离散几何表示推断出表示3D形状的可编辑特征树。可编辑特征树包括应用于叶几何形状的几何运算的树布置。该方法包括提供相应的数据段，以及将数据段的一部分分别作为相应的训练样本插入到数据集中。插入到数据集中的一个或多个第一数据段中的每个第一数据段的相应的3D形状与未插入到数据集中的相应的一个或多个第二数据段的相应的3D形状相同。该方法形成针对数字化的改进的解决方案。
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公开(公告)号：CN105701857B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201510903651.6
申请日：2015-12-09
Applicant: 达索系统公司
Inventor： E·梅尔
IPC: G06T15/04
Abstract: 一种用于对表示实际对象的3D建模的对象进行设计的计算机实现的方法，包括以下步骤：提供(S10)表示所述实际对象的3D网格、纹理图像、以及所述3D网格的所述顶点与所述纹理图像的像素之间的映射；然后最大化(S20)如下形式的概率P(L(V))：。所述最大化步骤是利用预先确定的离散马尔科夫随机场优化方案来执行的，所述方案将所述3D网格和与所述3D网格的顶点的纹理坐标相关联的所述像素移位视为能量为‑log(P(L(V)))‑log(Z)的马尔科夫随机场。所述方法然后包括根据所述纹理图像、所述映射、以及所述最大化步骤的结果对所述3D网格进行纹理化(S30)。这提供了用于对表示实际对象的3D建模的对象进行设计的改善的解决方案。
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公开(公告)号：CN111382470A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201911393138.1
申请日：2019-12-30
Applicant: 达索系统公司
Inventor： E·梅尔
Abstract: 本发明显著地涉及一种计算机实现的机器学习方法。该方法包括提供包括3D建模对象的数据集，每个3D建模对象表示相应机械零件。数据集具有一个或多个子数据集。每个子数据集形成数据集的至少一部分。该方法还包括，针对每个相应子数据集，确定基本模板并学习被配置用于推断基本模板各自到相应3D建模对象的变形的神经网络。基本模板是表示子数据集的3D建模对象的质心的3D建模对象。该学习包括基于子数据集的训练。这构成了利用包括3D建模对象的数据集进行机器学习的改进方法，每个3D建模对象表示相应机械零件。
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公开(公告)号：CN108269266B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN201711443915.X
申请日：2017-12-27
Applicant: 达索系统公司
Inventor： E·梅尔
IPC: G06T7/143 , G06T7/11 , G06T7/50 , G06V10/762
Abstract: 一种产生场景的分割图像的计算机实现的方法包括提供场景的多个图像，每个图像对应于物理信号的相应采集，所述多个图像包括对应于不同物理信号的至少两个图像，以及通过确定使在马尔可夫随机场(MRF)上定义的能量最小化的标签的分布，基于所述多个图像来生成分割图像。这改善了计算机视觉领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108875133B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN201810438426.3
申请日：2018-05-09
Applicant: 达索系统公司
Abstract: 本发明尤其涉及一种用于确定建筑布局的计算机实现的方法。该方法包括提供表示墙壁的循环的平面截面的点的循环，并且向每一个相应的点指派表示在相应的点处与所述点的循环正交的方向的相应的第一数据。该方法还包括最小化马尔可夫随机场能量，从而向每一个相应的点指派第二数据的集合中的相应一个。该方法还包括识别向其指派相同第二数据的邻接点的最大集合，并且顶点的循环限定表示所述建筑布局的线段的循环。这样的方法构成了用于确定建筑布局的改进的解决方案。
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公开(公告)号：CN115081636A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210230613.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 达索系统公司
Abstract: 本公开涉及一种机器学习的计算机实现的方法，该方法包括提供训练样本的数据集。每个训练样本包括3D建模对象部分的配对，该3D建模对象部分的配对被标记有相应值。该相应值指示这两个部分是否属于3D建模对象的同一片段。该方法还包括基于数据集来学习神经网络。该神经网络被配置用于取表示机械部件的3D建模对象的两个部分作为输入，并且用于输出相应值。该相应值指示这两个部分属于所述3D建模对象的同一片段的程度。神经网络由此能够用于3D分割。该方法构成了一种针对3D分割的改进的解决方案。
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公开(公告)号：CN113378448A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110191305.5
申请日：2021-02-19
Applicant: 达索系统公司
IPC: G06F30/27 , G06T19/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种用于确定3D建模对象变形的计算机实现的方法。该方法包括：提供被配置用于推断输入3D建模对象的变形基础的变形基础函数。该方法进一步包括提供第一3D建模对象。该方法进一步包括提供第一3D建模对象的变形约束。该方法进一步包括确定遵守变形约束的第二3D建模对象。确定第二3D建模对象包括计算在第一3D建模对象和第二3D建模对象之间的过渡3D建模对象的轨迹。该轨迹通过将变形基础函数应用于每个过渡3D建模对象的结果的线性组合来使该过渡3D建模对象变形。轨迹减少了损失。该损失惩罚了变形的过渡3D建模对象不遵守变形约束的程度。这构成了用于确定3D建模对象变形的改进方法。
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公开(公告)号：CN111381919A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201911396260.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 达索系统公司
Inventor： E·梅尔 , F·M·桑切斯贝穆德斯
IPC: G06F9/451
Abstract: 本发明尤其涉及一种计算机实现的方法，该方法用于形成被配置用于学习神经网络的数据集。神经网络被配置用于从3D形状的离散几何表示推断出表示3D形状的可编辑特征树。可编辑特征树包括应用于叶几何形状的几何运算的树布置。该方法包括提供相应的数据段，以及将数据段的一部分分别作为相应的训练样本插入到数据集中。插入到数据集中的一个或多个第一数据段中的每个第一数据段的相应的3D形状与未插入到数据集中的相应的一个或多个第二数据段的相应的3D形状相同。该方法形成针对数字化的改进的解决方案。
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