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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于双重参数融合网络的多视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：CN119089000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202411271459.5，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于双重参数融合网络的多视图三维模型检索方法及系统是由牛冬梅;张承宇;韩小凡;刁振宇;聂慧佳;马菽娴设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重参数融合网络的多视图三维模型检索方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及三维模型检索技术领域，提出了一种基于双重参数融合网络的多视图三维模型检索方法及系统，包括如下步骤：获取待检索三维模型对应的多视图；对光照多视图、深度多视图进行融合并提取特征，基于特征的相似度自适应设置权重参数，调整特征重要度得到第一层特征描述符；对厚度多视图进行特征提取并计算特征之间的相似度，取出最大相似度的视图通过空间注意力机制处理，得到第二层特征描述符；第一层特征描述符与第二层特征描述符基于特征描述符的特征得分进行加权融合，经过全连接层得到三维模型的分类类别；本公开能够提高多视图三维模型检索之间的特征聚合效果，降低多视图特征聚合过程中丢失关键特征，提高检索精度。

本发明授权基于双重参数融合网络的多视图三维模型检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于双重参数融合网络的多视图三维模型检索方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待检索三维模型对应的多视图，包括光照多视图、深度多视图与厚度多视图； 对光照多视图、深度多视图进行融合并提取特征，基于特征的相似度自适应设置权重参数，调整特征重要度得到第一层特征描述符； 对厚度多视图进行特征提取并计算特征之间的相似度，取出最大相似度的视图通过空间注意力机制处理，得到第二层特征描述符； 将第一层特征描述符与第二层特征描述符基于特征描述符的特征得分进行加权融合，经过全连接层得到三维模型的分类类别； 第一层特征描述符的确定方法，包括如下步骤： 对输入的光照多视图和深度多视图通道融合，得到光照深度融合多视图； 将光照深度融合多视图分层输入至卷积神经网络进行特征提取，得到光照深度多视图初始特征描述符，并进行相似度计算，得到光照深度融合多视图相似度矩阵，通过相似度加和得到光照深度融合多视图的多视图相似性得分； 根据光照深度融合多视图的多视图相似性得分，依据得分大小生成权重矩阵； 将光照深度融合多视图初始特征描述符与权重矩阵相乘得到多视图特征，依据权重矩阵大小将多视图特征分组，分别进行特征融合得到第一层特征描述符； 第二层特征描述符的确定方法，包括如下步骤： 将厚度多视图分层通过卷积神经网络进行特征提取，得到厚度多视图的初始特征描述符，基于皮尔森相关性计算相似度，得到厚度多视图相似度矩阵；通过相似度加和得到厚度多视图的多视图相似性得分将厚度多视图的多视图相似性得分，取出最大相似度的视图通过空间注意力机制得到第二层特征描述符。

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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