基于点云深度学习的船舶阻力预测方法

本发明公开了一种基于点云深度学习的船舶阻力预测方法，属于船舶阻力预测技术领域，包括获取船舶变动几何形状下船舶型值点坐标和对应的阻力值；获取船舶表面在网格点上的坐标值；搭建船舶点云与船舶阻力的神经网络模型，使用网格点上的坐标值作为输入，对应的船舶阻力作为输出对神经网络模型进行训练；测试神经网络模型的预测精度。本发明采用上述方法，通过构建船型点云与船舶阻力的深度神经网络模型，可以快速评估船舶性能，使用船舶几何型值点作为神经网络模型的输入，对应的船舶阻力作为输出，实现了从几何数据到阻力值的直接映射，提高了预测精度和效率。