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龍圖騰網獲悉成都仁恒美光科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的三維口掃牙齒分離模型牙位識別方法、介質及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115223205B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210898084.X，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于深度學習的三維口掃牙齒分離模型牙位識別方法、介質及裝置是由王登海設計研發完成，并于2022-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的三維口掃牙齒分離模型牙位識別方法、介質及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度學習的三維口掃牙齒分離模型牙位識別方法、介質及裝置，所述方法包括：獲取三維口掃牙齒分離模型的訓練集和測試集；對訓練集和測試集進行數據預處理；構建用于三維口掃牙齒分離模型的卷積神經網絡模型；利用預處理后的訓練集對構建的卷積神經網絡模型進行訓練；利用預處理后的測試集對完成訓練的卷積神經網絡模型進行測試；將待識別的三維口掃牙齒分離模型輸入通過測試的卷積神經網絡模型，得到牙位分類信息與牙齒分類信息；利用牙齒分類信息對牙位分類信息進行輔助修正。本發明在不需要重復人工標注牙齒分類數據的情況下，引入牙齒分類全連接層后，結合牙位分類可以對一些比較明顯的牙位分類錯誤進行修正。

本發明授權一種基于深度學習的三維口掃牙齒分離模型牙位識別方法、介質及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的三維口掃牙齒分離模型牙位識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取三維口掃牙齒分離模型的訓練集和測試集； 對訓練集和測試集進行數據預處理； 構建用于三維口掃牙齒分離模型的卷積神經網絡模型；所述卷積神經網絡模型包括特征提取網絡以及與特征提取網絡連接的牙位分類全連接層和牙齒分類全連接層； 利用預處理后的訓練集對構建的卷積神經網絡模型進行訓練； 利用預處理后的測試集對完成訓練的卷積神經網絡模型進行測試； 將待識別的三維口掃牙齒分離模型輸入通過測試的卷積神經網絡模型，得到牙位分類信息與牙齒分類信息； 利用牙齒分類信息對牙位分類信息進行輔助修正； 所述獲取三維口掃牙齒分離模型的訓練集和測試集的方法包括： 獲取三維口掃牙齒分離模型； 對三維口掃牙齒分離模型進行數據標注，得到標注數據； 對標注數據按比例劃分為訓練集和測試集； 所述對三維口掃牙齒分離模型進行數據標注的方法包括： 將三維口掃牙齒分離模型分為上牙模型和下牙模型；其中，上牙模型和下牙模型分別為一個二進制的stl格式文件；stl格式文件中起始的80個字節是文件頭，緊接著用4個字節的整數描述上牙模型或下牙模型的三角面片個數，后面逐個給出每個三角面片的幾何信息；三角面片的幾何信息是指三維空間中三角面片的三個頂點，每個頂點由坐標x,y,z確定； 順序讀取三角面片，將三角面片的各個頂點的坐標x,y,z中x、y和z的乘積作為各頂點的唯一標識，將相鄰兩頂點唯一標識的乘積作為此兩頂點之間邊的的唯一標識；創建一個鍵值對對象，邊的唯一標識做為鍵，值為1，如果鍵值對對象中沒有邊的唯一標識，則將邊的唯一標識放入鍵值對對象，如果有相同邊的唯一標識，則從鍵值對對象中刪除此邊的唯一標識； 由于三維口掃牙齒分離模型中牙齒或牙槽骨的三角面片是按順序存儲的且為封閉的，順序遍歷到鍵值對對象為空時，表明順序遍歷期間的三角面片為組成一顆牙齒或牙槽骨的三角面片，則通過記錄牙齒或牙槽骨的位置與牙齒或牙槽骨在stl格式文件中三角面片的起止下標的對應關系完成數據標注；其中，上牙模型和下牙模型成對標注，放在同一個json格式文件中作為標注數據。

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