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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于图卷积网络的轻量化三维CAD模型分类与检索的方法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：CN116187200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310265514.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于图卷积网络的轻量化三维CAD模型分类与检索的方法是由侯钧皓;秦飞巍;邵艳利;陈一飞设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积网络的轻量化三维CAD模型分类与检索的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积网络的轻量化三维CAD模型分类与检索的方法，S1、构建一个三维CAD模型数据集；S2、对三维CAD模型数据集进行数据预处理与特征抽取，进而得到几何信息和拓扑信息，并将抽取的几何信息和拓扑信息转换为以图结构表示的三维模型描述符；S3、构建图卷积网络FuS‑GCN，根据图卷积网络FuS‑GCN，以三维模型描述符为输入指导三维CAD模型分类与检索，得到全局特征向量，S4、全局特征向量作为输入通过一个全连接层获得分类结果；S5、将由图卷积网络FuS‑GCN和全连接层组成的分类检索模型运用于数据集进行训练测试。该方法基于B‑rep图设计了名为FuS‑GCN的轻量化融合自注意力GCNs框架，用以聚合拓扑几何特征，实现了CAD模型的分类与检索。

本发明授权基于图卷积网络的轻量化三维CAD模型分类与检索的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络的轻量化三维CAD模型分类与检索的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建一个三维CAD模型数据集； S2、对三维CAD模型数据集进行数据预处理与特征抽取，进而得到几何信息和拓扑信息，并将抽取的几何信息和拓扑信息转换为以图结构表示的三维模型描述符； 抽取几何信息和拓扑信息的方法为：从三维CAD模型的B-rep信息中，根据面边之间的相邻关系，抽取拓扑结构的拓扑信息，同时根据面边的几何数据抽取面与边的几何信息； 转换为三维模型描述符的方法为：以图结构表示三维CAD模型的拓扑结构，以图中节点属性与边属性表示三维CAD模型的面与边的几何信息； S3、构建可基于拓扑信息和几何信息学习图数据的全局信息与局部信息融合表示的图卷积网络FuS-GCN，根据图卷积网络FuS-GCN，以三维模型描述符为输入指导三维CAD模型分类，得到全局特征向量， 所述图卷积网络FuS-GCN包三个结构相同的FuS-GCN子模块和Readout模块； 每个所述FuS-GCN子模块由图卷积模块、融合自注意力图池化模块组成，实现对三维模型描述符的聚合，以及与基于几何信息和拓扑信息的特征融合进行自注意力图池化，最后通过Readout模块获得融合多层图数据局部信息的全局表示，进而得到全局特征向量； S4、全局特征向量作为输入通过一个全连接层获得分类结果；以及根据全局特征向量之间的相似度获得检索结果； S5、将由图卷积网络FuS-GCN和全连接层组成的分类检索模型运用于数据集进行训练测试； S6、使用训练好的分类检索模型对三维CAD模型实现分类、检索和重用。

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