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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于坐标注意力机制和Unet的三维图像重建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：CN115937407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211247066.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于坐标注意力机制和Unet的三维图像重建方法及系统是由吴衡;陈炳鑫;曾泽凯设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于坐标注意力机制和Unet的三维图像重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及三维图像重建技术领域，更具体地说，它涉及一种基于坐标注意力机制和Unet的三维图像重建方法及系统，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1、基于坐标注意力机制和Unet提供三维图像重建系统；S2、在所述三维图像重建系统上，根据深度学习三维图像重建方法获取目标的三维几何图像。本发明具有提高三维图像重建效率、提高了复杂不规则物体建模精度的优点。

本发明授权一种基于坐标注意力机制和Unet的三维图像重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于坐标注意力机制和Unet的三维图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于坐标注意力机制和Unet提供三维图像重建系统； S2、在所述三维图像重建系统上，根据深度学习三维图像重建方法获取目标的三维几何图像； 其中，所述步骤S2包括以下步骤： S21、利用所述三维图像重建系统拍摄带条纹的目标图像，并将所述目标图像输入到神经网络中； S22、引入Unet深度学习网络获取目标物的三维几何图像； 将所述目标的图像输入到神经网络中，在计算机上输出即为三维几何图像，其数学模型表示如下： 上式中表示三维几何图像，是深度神经网络模型的数学表达式，是深度神经网络的网络参数，表示像素坐标； 所述步骤S22还包括以下步骤： S221、引入坐标注意力机制到Unet网络中； 给定一个的特征图，特征图的大小为； S222、将所述特征图输入到坐标注意力机制中，得到具有复杂不规则区域的特征图，其数学模型表示如下： 上式中为横纵轴特征定位提取函数； 所述横纵轴特征定位是指对特征图上分别沿纵轴和横轴作平均池化处理，并通过共享卷积得到各通道横纵轴的定位特征向量，其数学模型可以表示如下： 上式中是卷积层的权重，为输出的特征通道数，是函数，是沿纵轴平均池化处理，是沿横轴平均池化处理，为特征通道的衰退率，为沿纵轴的特征向量，为沿纵轴的特征向量； 再通过卷积层对横纵轴定位特征向量进行特征提取，其数学模型表示如下： 上式中、是卷积层的权重，输出的特征通道数均为，是函数； 在深度神经网络训练过程中，采用SGD函数对损失函数进行优化，其过程表示如下： 上式中为总训练次数，为第个被测图像集，为第个三维几何图像，为深度神经网络的网络参数。

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