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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种视点网络的优化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：CN120047611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510009461.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种视点网络的优化方法及系统是由熊彪;黄瑞麒;张龙俊;张杰设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视点网络的优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视点网络的优化方法及系统，其中，该方法获取量化扫描区域和场景目标的边集数组，并对所述量化扫描区域进行视点网络构建，得到第一视点网络；对所述第一视点网络进行连通视点添补，得到第二视点网络；根据预设的第一重叠度阈值，对所述第二视点网络进行重叠连接点添补，得到第三视点网络；根据所述边集数组，对所述第三视点网络进行冗余视点过滤，得到与所述场景目标对应的优化视点网络。该方法可以有效提高视点网络的稳健性及视点扫描区域的全面性，有利于提高视点网络采集到的场景目标细节信息的完整度。本发明涉及传感器部署技术领域。

本发明授权一种视点网络的优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视点网络的优化方法，其特征在于，包括： 获取量化扫描区域和场景目标的边集数组，并对所述量化扫描区域进行视点网络构建，得到第一视点网络； 对所述第一视点网络进行连通视点添补，得到第二视点网络，所述第二视点网络包括若干个第二视点和所述第一视点网络原有的若干个第一视点，所述第二视点网络中新添补的目标视点至少与所述第二视点网络中的两个非目标视点具有直接连通关系，所述目标视点为任意一个所述第二视点，所述非目标视点为所述第一视点或除所述目标视点之外的第二视点； 根据预设的第一重叠度阈值，对所述第二视点网络进行重叠连接点添补，得到第三视点网络； 根据所述边集数组，对所述第三视点网络进行冗余视点过滤，得到与所述场景目标对应的优化视点网络； 所述根据所述边集数组，对所述第三视点网络进行冗余视点过滤，得到与所述场景目标对应的优化视点网络，包括： 对所述边集数组进行均匀采样，得到分段边集，所述分段边集包括所述场景目标的若干个场景分割边； 根据所述分段边集，对所述第三视点网络进行重叠信息提取，得到扫描信息表，所述扫描信息表包括若干个扫描信息数组，每个所述扫描信息数组对应所述第三视点网络中的一个第三视点，所述扫描信息数组包括若干个扫描数组元素，每个扫描数组元素用于表征所述第三视点的视点扫描边是否与对应的场景分割边重叠； 对所述扫描信息表进行启发优化，得到所述优化视点网络； 所述对所述扫描信息表进行启发优化，得到所述优化视点网络，包括： 获取预设的第二重叠度阈值和边数阈值； 以当前的扫描信息表作为第一信息表，并获取与所述第一信息表对应的优选视点集； 对所述第一信息表进行优选视点信息筛选，得到优选视点数组和与所述优选视点数组对应的优选视点，所述优选视点数组为所述第一信息表中，重叠关系数量最多的扫描信息数组； 根据所述优选视点数组，对所述第一信息表进行行列信息更新，得到第二信息表，以及所述第二信息表对应的若干个信息视点； 根据所述第二重叠度阈值和所述优选视点，对所有所述信息视点进行重叠度筛选，得到若干个候选视点，每个所述候选视点为第二视点重叠度大于等于所述第二重叠度阈值的信息视点，所述第二视点重叠度为所述信息视点与所述优选视点之间的视点重叠度； 根据所述边数阈值，对所有所述候选视点的扫描信息数组进行边数比较，得到边数比较结果，所述边数比较结果用于表征是否存在至少一个所述候选视点的总补充边数大于所述边数阈值，所述总补充边数为与所述候选视点的视点扫描边重叠的场景分割边的总边数； 若所述边数比较结果为不存在至少一个所述候选视点的总补充边数大于所述边数阈值，则根据所述优选视点，对所述优选视点集进行更新，得到更新后的优选视点集，并根据所述更新后的优选视点集，得到所述优化视点网络；或者，若所述边数比较结果为不存在至少一个所述候选视点的总补充边数大于所述边数阈值，则根据所述优选视点和总补充边数最大的候选视点，对所述优选视点集进行更新，以及根据所述总补充边数最大的候选视点和所述第二信息表，对所述当前的扫描信息表进行更新，然后返回执行以当前的扫描信息表作为第一信息表，并获取与所述第一信息表对应的优选视点集的步骤。

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