基于图像和属性图融合网络的三维CAD模型检索方法

本发明提出了一种基于图像和属性图融合网络的三维CAD模型检索方法，不仅充分利用了三维CAD模型中图像的高级几何信息和属性图中包含的拓扑结构信息。而且还引入了多头注意力机制，通过视图中的几何信息来对属性图中的拓扑结构信息进行增强。最后还将两个模态的信息进行融合，充分利用各自模态信息的同时还其他模态信息进行指导增强，使得能够辨别模型的特性信息更加清晰。本发明广泛适用于各类CAD模型而不局限于特定数据集，能够实现对三维CAD模型的高效检索且检索准确率高于现有表现较佳的其他三维模型检索方法，同时进一步推广了注意力机制以及跨模态融合在三维模型检索问题上的应用。

《基于图像和属性图融合网络的三维CAD模型检索方法》是一发明专利，专利号为 2022111296352，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为秦飞巍;詹高扬;邵艳利，申请日期为2022-09-16，公开（公告）日期为2025-11-25，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/80 (2022.01)，所属技术领域包括：CAD模型复用深度学习计算机图形学三维重建技术三维CAD模型VRAR产品设计开发基于神经网络三维模型检索方法。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种基于图像和属性图融合网络的三维CAD模型检索方法，不仅充分利用了三维CAD模型中图像的高级几何信息和属性图中包含的拓扑结构信息。而且还引入了多头注意力机制，通过视图中的几何信息来对属性图中的拓扑结构信息进行增强。最后还将两个模态的信息进行融合，充分利用各自模态信息的同时还其他模态信息进行指导增强，使得能够辨别模型的特性信息更加清晰。本发明广泛适用于各类CAD模型而不局限于特定数据集，能够实现对三维CAD模型的高效检索且检索准确率高于现有表现较佳的其他三维模型检索方法，同时进一步推广了注意力机制以及跨模态融合在三维模型检索问题上的应用。

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