余姚市机器人研究中心;浙江大学杨敬儒获国家专利权
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龙图腾网获悉余姚市机器人研究中心;浙江大学申请的专利基于三维稀疏卷积与二维卷积融合的草图识别方法及装置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：CN117115459B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310857930.8，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于三维稀疏卷积与二维卷积融合的草图识别方法及装置是由杨敬儒;王进;周阳;陆国栋;方鹤鸣设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于三维稀疏卷积与二维卷积融合的草图识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于三维稀疏卷积与二维卷积融合的草图识别方法及装置，通过获取草图图像，并对草图图像进行特征提取，得到草图图像特征；同时，对草图点特征提取及体素化，通过提取草图的笔画上各点的几何信息，基于几何信息对草图点体素化，得到点的体素；然后，对草图各点的体素进行特征提取，得到草图体素特征；最后，融合草图图像特征与草图体素特征，通过分类器进行草图的分类识别。本发明充分利用了草图以及草图所有的稀疏点的特征，通过Sketch‑SparseVoxelNet去除草图大片空白区域，直接提取草图所有点的空间关系，并融合卷积神经网络提取的纹理、色彩特征，实现高精度的手绘草图智能识别，更好地辅助设计师。
本发明授权基于三维稀疏卷积与二维卷积融合的草图识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于三维稀疏卷积与二维卷积融合的草图识别方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：获取草图图像； 步骤2：对草图图像通过二维卷积进行特征提取，得到草图图像特征； 步骤3：草图点特征提取及体素化；提取草图的笔画上各点的几何信息，基于几何信息对草图点体素化，得到点的体素； 步骤4：草图各点的体素进行特征提取，得到草图体素特征；基于草图分割的笔画点对应的体素，构建第一哈希表，三维稀疏卷积神经网络通过第一哈希表，分别提取当前笔画点体素特征、当前笔画点与其他笔画点的体素特征，并基于所述体素特征构建第二哈希表，基于第二哈希表构建各笔画点对应体素特征间的空间关系，最终得到草图体素特征； 步骤5：草图分类；融合草图图像特征与草图体素特征，通过分类器进行草图的分类识别。
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余姚市机器人研究中心;浙江大学，其通讯地址为：315400 浙江省宁波市余姚市凤山街道冶山路479号科创大厦12楼；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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