杭州师范大学缪永伟获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利一种基于分片学习策略的点云曲面隐式重建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：CN115830271B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211603493.9，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于分片学习策略的点云曲面隐式重建方法是由缪永伟;刘复昌;张跃耀;范然设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于分片学习策略的点云曲面隐式重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分片学习策略的点云曲面隐式重建方法。本发明采用基于分片的曲面表示并训练一种针对三维形状局部符号距离场的点云曲面隐式重建网络；包括以下步骤：以离散点云数据作为输入，采用最远点采样策略以生成初始化面片，计算每个面片内各采样点相对面片中心的偏移值作为采样点相对位置。在神经网络编码器中得到该面片的隐特征，在神经网络解码器中得到各采样点相对位置的形状符号距离值，而位于不同面片重叠区域内的采样点相对位置将进行加权求和得到其相应的符号距离值；利用MarchingCube算法得到三维形状的网格模型。本发明在重建物体整体形状的同时能很好地保持原有形状的精细细节结构，其对于点云法向和噪声均具有鲁棒性。
本发明授权一种基于分片学习策略的点云曲面隐式重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分片学习策略的点云曲面隐式重建方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 步骤一、以离散点云数据作为输入，首先采用最远点采样策略分别得到表征点云形状球形邻域面片的初始中心位置和半径以生成初始化面片；然后分别计算每个面片内各采样点相对面片中心的偏移值作为采样点相对位置坐标，其中处于重叠区域内的面片采样点将具有多个相对位置； 步骤二、在神经网络编码器中将各采样点的相对位置坐标编码为256维隐向量，并对每个形状面片中的采样点隐向量进行最大化操作以表征该面片的隐特征；接着，在神经网络解码器中利用多层全连接残差特征解码模块进行解码以得到各采样点相对位置的形状符号距离值，而位于不同面片重叠区域内的采样点相对位置将进行加权求和得到其相应的符号距离值； 步骤三、利用MarchingCube算法提取采样点符号距离值的零等值面以得到三维形状的网格模型。
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