基于PointNet++矫形云平台的肢体分割方法

提出一种基于PointNet++三维物体分割模型的人体肢体分割方法,作为矫形器智能数字化设计的关键步骤,以实现对人体肢体模型的精准分割。通过高斯平滑滤波消除离群点,进行三角面片的法向量估计,增加模型特征,然后进行八叉树顶点采样,减少模型数据量,最后利用深度学习PointNet++神经网络对点云数据进行多尺度的特征提取和聚合,结合有效的分割策略,实现了对人体肢体模型的高精度分割。该方法充分利用了点云数据的局部特征和全局特征,并采用了保持细节信息的有效分割策略,以提高分割精度。实验证明,基于PointNet++的人体肢体分割方法在智能数字化矫形设计CAD云平台中,能够实现对人体肢体的准确分割,可获得95.1%的分割精度,为矫形器的智能化数字化设计奠定基础。