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龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利一种德劳内三角化表面重建模型的建立方法及其应用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：CN113593037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202110863404.3，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种德劳内三角化表面重建模型的建立方法及其应用是由陶文兵;罗一鸣设计研发完成，并于2021-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种德劳内三角化表面重建模型的建立方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种德劳内三角化表面重建模型的建立方法及其应用，属于计算机视觉领域，包括：构建训练数据集：获得三维点云经德劳内三角化得到的四面体网、各四面体内部随机采样的多个点的内外标签，以及各点对应的切平面图像；建立深度学习模型，包括：包括依次连接的切平面卷积模块、池化层和反池化层的特征提取网络，特征提取网络用于根据点对应的切平面图像提取点的特征；特征聚合网络，用于将顶点特征聚合为四面体特征；标签预测网络，为1×1卷积网络，用于根据四面体特征预测四面体的内外属性；利用训练数据集对深度学习模型进行训练后，得到德劳内三角化表面重建模型。本发明能够在保证表面重建精度的同时提高重建效率。

本发明授权一种德劳内三角化表面重建模型的建立方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种德劳内三角化表面重建模型的建立方法，其特征在于，包括：对于表面已知的物体的三维点云进行德劳内三角化，得到对应的四面体网，并获得三维点云中各点对应的切平面图像，以及各四面体内部随机采样的多个点相对于物体表面的内外标签，利用标注了四面体内部采样点的内外标签信息的四面体网及各点对应的切平面图像构建训练数据集；建立深度学习模型，用于预测四面体网中各四面体位于物体表面的内外属性；所述深度学习模型包括特征提取网络、特征聚合网络和标签预测网络；所述特征提取网络由依次连接的切平面卷积模块、池化层和反池化层构成，所述切平面卷积模块用于对三维点云中各点对应的切平面图像进行卷积操作，得到各点的初始特征；所述池化层用于对点的初始特征和位置进行取平均，实现对点云的降采样；所述反池化层用于将降采样后的点的特征分配给降采样前的点的特征，作为最终各个点的特征；所述特征聚合网络用于将四面体各顶点的特征聚合为四面体的特征；所述标签预测网络为1×1卷积网络，用于根据四面体网中各四面体的特征预测各四面体位于物体表面的内外属性；利用所述训练数据集对所述深度学习模型进行训练，从而在训练结束后，得到所述德劳内三角化表面重建模型。

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