恭喜中国科学院自动化研究所;腾讯科技(深圳)有限公司王逸群获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所;腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种局部描述子的生成方法、模型生成的方法及装置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：CN112037315B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202010899254.7，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种局部描述子的生成方法、模型生成的方法及装置是由王逸群;郭建伟;殷俊;严冬明;张晓鹏;邓大付;王巨宏;刘婷婷设计研发完成，并于2020-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种局部描述子的生成方法、模型生成的方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种应用于人工智能领域的局部描述子生成方法，本申请包括获取待处理模型中每个局部顶点所对应的小波能量，得到M个小波能量；根据M个小波能量确定M个小波能量贡献值；根据M个小波能量贡献值确定M个能量特征向量；基于M个能量特征向量，通过图卷积神经网络获取待处理模型所对应的M个局部描述子。本申请还公开了一种模型生成的方法及装置，本申请可利用图卷积神经网络直接获取局部描述子，无需使用后处理的手段，很大程度上减少后处理的时间，提升生成局部描述子的效率。
本发明授权一种局部描述子的生成方法、模型生成的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种局部描述子的生成方法，其特征在于，包括：获取待处理模型中每个局部顶点所对应的小波能量，得到M个小波能量，其中，所述待处理模型包括M个局部顶点，且所述局部顶点与所述小波能量具有一一对应的关系，所述M为大于或等于1的整数；根据所述M个小波能量确定M个小波能量贡献值，其中，所述小波能量贡献值表示所述局部顶点针对所述待处理模型在第一尺度上的贡献，所述小波能量贡献值与所述局部顶点具有一一对应的关系；根据所述M个小波能量贡献值确定M个能量特征向量，其中，所述能量特征向量与所述局部顶点具有一一对应的关系；基于所述M个能量特征向量，通过图卷积神经网络获取所述待处理模型所对应的M个局部描述子，其中，所述局部描述子与所述局部顶点具有一一对应的关系。
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