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龙图腾网获悉南方电网数字电网研究院有限公司申请的专利模型渲染方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN115719398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211454221.7，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权模型渲染方法、装置、计算机设备和存储介质是由梁博;蒋文辉;赵继光;席禹;于力;程凌森;赵亮;周波;陈波;蒋愈勇;李凡;陈煜敏;张家兴;陈光侵;王玉龙设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型渲染方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型渲染方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取气体绝缘组合电器GIS的震动声学特征图和外观模型信息；通过显著性编解码网络，根据震动声学特征图，提取GIS的显著性解码特征；通过场景编解码网络，根据外观模型信息，提取GIS的场景解码特征；对GIS的显著性解码特征和场景解码特征进行融合，得到GIS的融合特征；根据融合特征，对GIS的原始模型进行渲染，得到GIS的目标模型。采用本方法能够增加模型渲染的高效性，减少人力物力的消耗。

本发明授权模型渲染方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型渲染方法，其特征在于，所述方法包括： 获取气体绝缘组合电器GIS的震动声学特征图和外观模型信息；所述震动声学特征图为表征噪声声压时域波形中各声压点的声强值的图；所述外观模型信息为气体绝缘组合电器GIS的二维图像； 通过显著性编解码网络，根据所述震动声学特征图，提取所述GIS的显著性解码特征；所述显著性编解码网络包括显著性编码网络和显著性解码网络；所述显著性解码网络包括第一长短期记忆网络和注意力机制网络； 通过场景编解码网络，根据所述外观模型信息，提取所述GIS的场景解码特征； 对所述GIS的显著性解码特征和场景解码特征进行融合，得到GIS的融合特征； 根据所述融合特征，对所述GIS的原始模型进行渲染，得到GIS的目标模型； 其中，所述通过显著性编解码网络，根据所述震动声学特征图，提取所述GIS的显著性解码特征，包括： 通过所述显著性编码网络，对所述震动声学特征图进行特征提取处理，得到GIS的显著性编码特征； 根据所述GIS的显著性编码特征，确定所述显著性编码特征的平均向量和词嵌入向量； 通过所述第一长短期记忆网络，根据所述显著性编码特征的平均向量和词嵌入向量，确定所述显著性编码特征的隐藏状态向量； 通过所述注意力机制网络，根据所述隐藏状态向量和所述显著性编码特征，确定显著性加权特征，作为所述GIS的显著性解码特征； 其中，通过对所述GIS的显著性编码特征中的每个物理量对应的显著性编码特征按照预设方式进行转换，得到固定长度的向量；将所述固定长度的向量作为所述物理量对应的词嵌入向量。

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