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龙图腾网获悉浙江理工大学;浙江省土产畜产进出口集团有限公司申请的专利一种复用缝纫信息的自动化服装建模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：CN116451285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310210780.1，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权一种复用缝纫信息的自动化服装建模方法是由郑瑶;金耀;毕文杰;李红梅;陈敏之;杨跃胜设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复用缝纫信息的自动化服装建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复用缝纫信息的自动化服装建模方法。从已完成建模的服装模型中提取2D版型的缝纫关系信息，将该信息复用至新的3D版型中，实现自动化建模。构建包含缝纫信息、服装版型轮廓信息的服装模型库；用户输入2D版型DXF文件，提取其中所有衣片的轮廓信息并构建成封闭多边形；以多尺度非刚性闭合多边形形状描述符MCC表征服装模型的版型轮廓信息，并将各个衣片与库中衣片进行匹配，确定两者的缝隙线对应关系；在边界约束下，使用SLIM方法将库模型的UV坐标迁移至2D版型封闭多边形；将原服装模型与经过UV网格迁移后的衣片重组生成符合用户要求的新服装模型。本发明自动化程度高，解决当前服装CAD软件需通过繁琐交互进行服装建模的问题。

本发明授权一种复用缝纫信息的自动化服装建模方法在权利要求书中公布了：1.一种复用缝纫信息的自动化服装建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一，构建包含缝纫信息的服装模型数据库：采集a个不同款式的模板服装模型Ω＝{G0，G1，...，Ga}，其中Ω为服装模型集合，其中Ga表示第a个服装模型，同一种类的服装模型亦可因为组成衣片的不同而独立，用于作为生成新服装模型的参照物；服装模型Ga＝{V，F，U，L，C}，其中，V表示服装模型的3D坐标，F表示网格三角形的索引，U为模型的UV网格坐标，即代表缝纫前服装模型对应的2D服装版型信息，L表示服装模型的缝线信息，C表示服装模型各衣片的轮廓信息； 步骤二，获取2D服装版型：从服装版型的轮廓信息中提取并组成若干个闭合多边形集合S＝{P０，P1，...，Pi，...，Pb}；其中，闭合多边形Pi＝{v0，v1，...，vm}由连续点集形式组成，每个闭合多边形对应一个衣片； 步骤三，模型匹配：根据步骤一采集的模板服装模型，搜索出步骤二中S的最佳匹配模型；最佳匹配模型必须满足以下条件：首先，模板服装模型的组成衣片数必须大于等于S多边形数；其次，满足形状描述符差距为数据库最小，表达式如下： minESS，C，L 其中，Es度量两个闭合多边形集合之间的形状描述符差异，C表示模板服装模型中的闭合衣片轮廓信息集合C＝{c′0，c′1，...，c′j，...，c′f}，L表示模板服装模型中的闭合缝纫线信息集合L＝{P′0，P′1，...，Pj′，...，P′f}，c′j与Pj′均是以连续点集组成的闭合多边形，并分别表示模板服装模型中第j个衣片闭合轮廓信息与第j个衣片闭合缝纫线，每个闭合多边形对应一个衣片；因c′j与Pj′存在一一对应的关系，通过获得Pi与c′j的匹配关系，进而获得Pi与Pi′的匹配关系；其中，Pj′＝{v0，v1，...，vw}； 步骤四，闭合缝纫线分离：对步骤二获得的Pi与步骤三中获得对应的Pj′进行特征点提取，特征点指的是在按邻接关系排列下，以当前点为中心点，1邻域顶点构成的角度和小于阈值γ度的点；其次，依据获得的特征点对Pi与Pj′进行闭合缝纫线分离，获得由连续边组成的闭合多边形PEi＝{ei0，ei1，...，eip，...，ein}以及闭合缝纫线PE′j＝{e′j0，e′j1，...，e′jq，...，e′jn}；以PEi表示以特征点为端点，由连续边组成的闭合多边形Pi，以PE′j表示以特征点为端点，由连续边组成的闭合缝纫线Pj′；以eip表示闭合多边形Pi基于特征点分离后的第p条边，以e′jq表示闭合缝纫线Pj′基于特征点分离后的第q条缝纫线；其中，边eip与e′jq均由连续点集形式组成，eip＝{vip0，vip1，...，vips}，e′jq＝{vjq0，vjq1，...，vjqk，...，vjqt}； 步骤五，缝纫关系构建：根据步骤四中获得的特征点以及步骤三获得Pi与Pj′的匹配关系，以特征点为端点进行精准缝纫关系构建；在满足特征点数量一致的前提下，满足缝纫关系构建差异值最小，表达式如下： minEePEi，PE′j 其中，Ee是度量Pi与Pj′缝纫关系构建差异值最小，并赋予eip对应缝纫关系{eip，e′jq}； 步骤六，衣片缝纫边重采样：根据步骤五获得的缝纫关系，利用弦长参数化的方法于闭合多边形Pi上进行重采样，表达式如下： 其中，v′k代表闭合多边形Pi依据弦长参数化下重采样的第k个点，leip表示eip的弦长，le′jq表示e′jq的弦长，vipr表示eip中第r个点；nvipr，vipr-1表示以vipr-1为起点以vipr为终点的单位方向向量；获得以连续点集形式组成的闭合多边形Pnewi＝{v′0，v′1，...，v′w}，并获得若干个闭合多边形集合Snew＝{Pnew0，Pnew1，...，Pnewi，...，Pnewb}，每个闭合多边形对应一个衣片； 步骤七，衣片网格迁移：以模板服装模型UV网格为参照以及步骤六获得重采样缝纫边为约束，使用基于固定边界点下的参数化方法，将UV网格迁移至闭合多边形，生成新的UV网格，表达式如下： FSnew，U＝Unew 其中，Unew为步骤六获得的重采样闭合多边形Snew经过参数化方法生成的新UV网格； 步骤八，服装模型生成：以3D服装模型Gn＝{V，F，U，C，L}为模板，将步骤七获得的新UV网格模型Unew替换模板中的U生成新的服装模型，以步骤六获得的Snew替换模板中的C，L，即最终的服装模型Gnew＝{V，F，Unew，Snew}。

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