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龙图腾网获悉深圳嘉立创科技集团股份有限公司;香港数理应用研究院有限公司;北方民族大学申请的专利基于草图检索三维模型的跨模态检索方法、装置及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：CN121412408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202512032046.2，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权基于草图检索三维模型的跨模态检索方法、装置及介质是由白静;林淦;陈嘉劼设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于草图检索三维模型的跨模态检索方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明提出了基于草图检索三维模型的跨模态检索方法、装置及介质，该方法包括：基于样本草图和样本三维CAD模型构建共享数据空间，将样本三维CAD模型渲染成不同视角的多个样本二维视图，以多个视角的二维视图表征三维CAD模型；基于共享权值的两个ResNet网络构建深度学习模型后基于共享数据空间进行训练，将草图和三维CAD模型的特征嵌入到统一的语义空间，缩小模态间差异；基于Triplet度量学习得到各个样本三维CAD模型各自对应的跨模态联合特征，当获取到目标草图，将目标草图输入深度学习模型提取出目标嵌入特征，利用与跨模态联合特征的特征距离表征语义相似度，从而确定最相似的目标三维CAD模型，提高草图检索的准确性。

本发明授权基于草图检索三维模型的跨模态检索方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于草图检索三维模型的跨模态检索方法，其特征在于，包括： 基于多个样本草图和样本三维CAD模型构建共享数据空间，将各个所述样本三维CAD模型各自渲染成二维视图组，其中，所述二维视图组包括所述样本三维CAD模型在不同视角的多个样本二维视图； 基于共享权值的第一ResNet网络和第二ResNet网络构建深度学习模型，基于所述共享数据空间训练所述深度学习模型，其中，所述第一ResNet网络用于提取所述样本草图的第一嵌入特征，所述第二ResNet网络用于提取所述样本二维视图的第二嵌入特征，多个所述第一嵌入特征和多个所述第二嵌入特征基于Triplet度量学习得到各个所述样本三维CAD模型各自对应的跨模态联合特征，所述第一ResNet网络和所述第二ResNet网络的结构相同，所述第一ResNet网络和所述第二ResNet网络均依次包括输入层、七层隐藏层和输出层，其中，第一层的所述隐藏层依次包括一个7×7的卷积层、批归一化层、ReLU激活函数和3×3最大池化层，第二层的所述隐藏层包括3个Bottleneck残差块，每个所述Bottleneck残差块包括三个卷积层和跳跃连接结构，第三层的所述隐藏层包括四个所述Bottleneck残差块，第四层的所述隐藏层包括六个所述Bottleneck残差块，第五层的所述隐藏层包括三个所述Bottleneck残差块，第六层的所述隐藏层包括全局平均池化层，第七层的所述隐藏层依次包括全连接层、ReLU激活函数和Dropout层，所述输出层为全连接层； 当获取到目标草图，将所述目标草图输入所述深度学习模型提取出目标嵌入特征，基于所述目标嵌入特征与各个所述跨模态联合特征各自对应的检索特征距离确定目标三维CAD模型，其中，所述目标三维CAD模型对应于数值最小的所述检索特征距离。

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深圳嘉立创科技集团股份有限公司;香港数理应用研究院有限公司;北方民族大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区莲花街道景华社区商报路2号奥林匹克大厦27层；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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