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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于特征融合和视图分组的单图三维模型检索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：CN119377431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411424580.7，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于特征融合和视图分组的单图三维模型检索方法及系统是由牛冬梅;韩小凡;刁振宇;聂慧佳;张承宇;李莹莹设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合和视图分组的单图三维模型检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于特征融合和视图分组的单图三维模型检索方法及系统，其中方法包括：将所述已知查询图像、所述无背景图像和所述每个三维模型对应的若干个视图，作为三维模型检索网络的输入值，将与查询图像最相似的三维模型作为三维模型检索网络的输出值，对三维模型检索网络依次采用第一、第二和第三损失函数进行训练，得到训练后的三维模型检索网络；将待查询图像、待查询图像的掩码图像、和三维模型集合，输入到微调后的三维模型检索网络中，得到待查询图像对应的图像特征，和每个三维模型对应的最终特征；计算待查询图像对应的图像特征，与每个三维模型对应的最终特征之间的相似度，选择最大相似度值对应的三维模型作为最终的检索结果输出。

本发明授权基于特征融合和视图分组的单图三维模型检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于特征融合和视图分组的单图三维模型检索方法，其特征是，包括： 获取已知查询图像、已知查询图像对应的掩码图像、和三维模型集合；所述三维模型集合中的每一个三维模型均设置有标签；所述标签，包括：是已知查询图像对应的三维模型，或，不是已知查询图像对应的三维模型； 基于所述已知查询图像和所述已知查询图像对应的掩码图像，得到无背景图像；将三维模型集合中的每一个三维模型，均按照设定方式进行预处理，得到每个三维模型对应的若干个视图； 将所述已知查询图像、所述无背景图像和所述每个三维模型对应的若干个视图，作为三维模型检索网络的输入值，将与查询图像最相似的三维模型作为三维模型检索网络的输出值，对三维模型检索网络依次采用第一、第二和第三损失函数进行训练，得到训练后的三维模型检索网络；对训练后的三维模型检索网络进行微调，得到微调后的三维模型检索网络； 其中，三维模型检索网络，包括： 第一卷积神经网络、第二卷积神经网络、第三卷积神经网络、注意力机制层和池化层； 其中，将已知查询图像输入到第一卷积神经网络中，得到查询图像特征； 将无背景图像输入到第一卷积神经网络中，得到无背景图像特征； 将查询图像特征和无背景图像特征，通过加法操作进行特征融合，得到融合特征； 将融合特征，输入到第二卷积神经网络中，得到最终的查询图像特征； 将每个三维模型对应的若干个视图，输入到第三卷积神经网络，得到每个三维模型对应的若干个视图特征； 将最终的查询图像特征和每个三维模型对应的若干个视图特征，输入到注意力机制层中，注意力机制层对特征进行分组操作，分组操作结果输入池化层中，池化层输出当前最终查询图像特征下的每个三维模型的若干个特征； 根据三维模型的若干个特征，通过第一损失函数拉近相同三维模型多个特征之间的距离，推远不同三维模型的多个特征之间的距离； 根据查询图像特征和三维模型的若干个特征，通过第二损失函数和第三损失函数拉近每幅查询图像特征和对应的三维模型多个特征之间的距离； 获取待查询图像、待查询图像的掩码图像、和三维模型集合；将待查询图像、待查询图像的掩码图像、和三维模型集合，输入到微调后的三维模型检索网络中，得到待查询图像对应的图像特征，和每个三维模型对应的最终特征；计算待查询图像对应的图像特征，与每个三维模型对应的最终特征之间的相似度，选择最大相似度值对应的三维模型作为最终的检索结果输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济南大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区南辛庄西路336号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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