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龙图腾网获悉广东职业技术学院申请的专利基于图形识别技术的数字面料物理属性识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119445545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411453285.4，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权基于图形识别技术的数字面料物理属性识别方法及系统是由蔡柳萍设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图形识别技术的数字面料物理属性识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于图形识别技术的数字面料物理属性识别方法及系统，方法包括：构建数字面料图片库，确定每个物理属性参数对面料外观的影响显著性，基于影响显著性对各个物理属性参数进行相应的采样，得到数字面料图片的样本物理属性；确定数字面料图片的图像区域，将图像区域的图像属性赋予该数字面料图片；基于数字面料图片的图像属性和样本物理属性构建训练样本，将训练样本输入神经网络进行训练，得到数字面料的物理属性识别模型；对真实面料进行图像数据采集，并对采集到的图像数据进行预处理后，输入物理属性识别模型，得到对真实面料预测的物理属性；本发明能够准确获取面料的物理属性参数。

本发明授权基于图形识别技术的数字面料物理属性识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图形识别技术的数字面料物理属性识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，构建数字面料图片库，所述数字面料图片库包括多张数字面料图片，每张所述数字面料图片均配置有相应的物理属性参数； S200，确定每个物理属性参数对面料外观的影响显著性，基于所述影响显著性对各个物理属性参数进行相应的采样，得到所述数字面料图片的样本物理属性； S300，确定所述数字面料图片的图像区域，将所述图像区域的面积、图形特征及拐点作为图像属性赋予该数字面料图片； S400，基于所述数字面料图片的图像属性和样本物理属性构建训练样本，将所述训练样本输入神经网络进行训练，得到数字面料的物理属性识别模型；其中，所述训练样本的输入数据为所述数字面料图片的图像属性，所述训练样本的输出数据为所述数字面料图片的样本物理属性； S500，对真实面料进行图像数据采集，将采集到的图像数据输入物理属性识别模型，得到对所述真实面料预测的物理属性； S200具体包括： S201，对数字面料进行力学垂感模拟，得到第一垂坠强度； S202，对于每个物理属性参数，将该物理属性参数增至原来的一倍或降低至原来的一半，再次对数字面料进行力学垂感模拟，得到第二垂坠强度； S203，更换数字面料，采用该物理属性参数对更换后的数字面料进行力学垂感模拟，得到第三垂坠强度； S204，根据所述第一垂坠强度、第二垂坠强度和第三垂坠强度确定该物理属性参数对数字面料的力学垂感的影响显著性； S205，选取影响显著性较高的物理属性参数，对于选取出的物理属性参数，基于所述影响显著性确定对应物理属性参数的采样密集，基于所述采样密集对数字面料的物理属性参数进行采样，将采样后的物理属性参数作为数字面料图片的样本物理属性；其中，所述采样密集和影响显著性正相关。

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