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龙图腾网获悉安徽师范大学申请的专利基于多视图熵分组和注意力融合的三维物体分类方法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：CN117237936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202311204629.3，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于多视图熵分组和注意力融合的三维物体分类方法是由吴晗;胡良臣;赵悦;彭帅;王欣逸;胡鹏;陈付龙设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视图熵分组和注意力融合的三维物体分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视图熵分组和注意力融合的三维物体分类方法，所述方法包括：步骤1：获取三维模型数据集；步骤2：获取三维模型的二维视图表示；步骤3：获取初级特征信息并利用图像熵对视图进行排序；步骤4：视图分组并融合；步骤5：特征提取；步骤6：注意力融合；步骤7：递进特征提取和注意力融合；步骤8：三维物体识别。该方法显著提高了三维物体识别的精确度和效率。

本发明授权基于多视图熵分组和注意力融合的三维物体分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图熵分组和注意力融合的三维物体分类方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：获取三维模型数据集； 步骤2：获取三维模型的二维视图表示，在三维模型的周围沿x＝0、y＝0方向上，均匀设置N个虚拟相机，对数据集中的每个三维模型进行拍摄，并将三维物体模型置于其视图的中心位置处，得到每个三维模型各个方向的N个二维视图； 步骤3：获取初级特征信息并利用图像熵对视图进行排序，针对其中一个具体的三维模型，对步骤2中得到的N个二维视图进行一次特征提取，得到N个视图对应的初级特征信息，然后计算其对应的图像熵，得到图像熵列表； 步骤4：视图分组并融合，根据步骤3中的图像熵列表计算二维视图的排名，将所有视图两两分组，共分为N2组；将每组两个张量根据通道数进行拼接，得到N2个组级融合视图特征向量； 步骤5：特征提取，将步骤4中的N2个组级融合视图输入特征提取网络进一步提取特征，输出N2个特征向量，同时计算此时视图对应的图像熵； 步骤6：注意力融合，根据步骤5中计算的视图图像熵，将具有最大图像熵的视图利用注意力融合机制依次与其他视图融合，最后得到N2-1个特征向量； 步骤7：递进特征提取和注意力融合，针对步骤6中的N2-1个特征向量，依次进行特征提取和注意力融合操作，每一次注意力融合减少一个视图特征，最后得到N2-i个视图特征向量；其中，i为注意力融合操作次数； 步骤8：三维物体识别，将步骤7得到的N2-i个视图描述符传入一个全连接层中，其神经元个数根据视图描述符和数据集中三维物体模型的类别数相同，计算出一个二进制数组，该数组中数字为1的位置表示该三维物体模型的识别结果。

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