基于2D安装说明的3D动画自动生成系统产品系统

我要开发同款
LeeShen2026年09月29日
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技术信息

语言技术
Python、TensorFlow、Node.js、前端
系统类型
Windows、Web
行业分类
人工智能、机器深度学习

作品详情

行业场景

针对传统 LEGO、家具等产品依赖静态2D安装说明、空间关系理解困难的问题,开发2D安装图自动转换为3D装配动画的系统,帮助用户更直观地理解零件位置和装配过程,降低安装错误率。

功能介绍

系统支持用户上传2D安装说明图,通过Mask R-CNN自动识别并分割零件,利用PnP算法计算零件的3D姿态,并从3D模型库匹配对应模型,最终使用Three.js和GSAP生成可交互的3D装配动画,实现从2D图像识别到3D动画展示的完整流程。

项目实现

独立负责系统设计与开发。使用Blender生成多角度训练数据并完成数据标注,基于Mask R-CNN和ResNet-101训练零件检测与实例分割模型;根据分割轮廓提取关键点,结合PnP完成3D姿态估计;使用Three.js、GSAP实现3D模型渲染与动画展示。针对自动标注误差较大的问题,重新设计数据集并人工标注关键样本,提高模型识别效果。

示例图片

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