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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳大學(xué)申請(qǐng)的專利基于擴(kuò)散模型的建筑物模型重建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120107493B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510586852.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/00；該發(fā)明授權(quán)基于擴(kuò)散模型的建筑物模型重建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由王瑞勝;劉育俊;陳梓楠;田宜彬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于擴(kuò)散模型的建筑物模型重建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于擴(kuò)散模型的建筑物模型重建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括通過特征提取模塊獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的編碼特征和點(diǎn)級(jí)注意力權(quán)重；通過擴(kuò)散模塊從高斯噪聲分布中隨機(jī)采樣的高斯噪聲以得到噪聲向量；通過邊緣去噪模塊根據(jù)所述編碼特征和所述點(diǎn)級(jí)注意力權(quán)重對(duì)所述噪聲向量進(jìn)行邊緣去噪以得到去噪線框，并基于所述去噪線框重建建筑物模型。本申請(qǐng)采用線框技術(shù)對(duì)建筑物表面進(jìn)行表示，實(shí)現(xiàn)了以更少的面片數(shù)量重建建筑物，從而減輕了計(jì)算和存儲(chǔ)的負(fù)擔(dān)。

本發(fā)明授權(quán)基于擴(kuò)散模型的建筑物模型重建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于擴(kuò)散模型的建筑物模型重建方法，其特征在于，應(yīng)用建筑物模型重建模型，所述建筑物模型重建模型包括特征提取模塊和擴(kuò)散模型，所述擴(kuò)散模型包括擴(kuò)散模塊和邊緣去噪模塊；所述的基于擴(kuò)散模型的建筑物模型重建方法具體包括： 通過特征提取模塊獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的編碼特征和點(diǎn)級(jí)注意力權(quán)重，其中，點(diǎn)級(jí)注意力權(quán)重為從點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別的潛在邊緣特征； 通過擴(kuò)散模塊從高斯噪聲分布中隨機(jī)采樣的高斯噪聲以得到噪聲向量； 通過邊緣去噪模塊根據(jù)所述編碼特征和所述點(diǎn)級(jí)注意力權(quán)重對(duì)所述噪聲向量進(jìn)行邊緣去噪以得到去噪線框，并基于所述去噪線框重建建筑物模型； 其中，所述特征提取模塊包括編碼單元、嵌入學(xué)習(xí)單元以及點(diǎn)邊緣注意力生成單元；所述通過特征提取模塊獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的編碼特征和點(diǎn)級(jí)注意力權(quán)重具體包括： 通過所述嵌入學(xué)習(xí)單元提取所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)的點(diǎn)嵌入特征； 通過所述編碼單元根據(jù)所述點(diǎn)嵌入特征提取所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)的編碼特征； 通過所述點(diǎn)邊緣注意力生成單元根據(jù)所述點(diǎn)嵌入特征生成所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)的點(diǎn)級(jí)注意力權(quán)重。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人深圳大學(xué)，其通訊地址為：518060 廣東省深圳市南山區(qū)粵海街道南海大道3688號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。