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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于深度学习的三维网格修补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：CN117314786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202311418750.6，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于深度学习的三维网格修补方法是由曾玺文;杨思鹏;金小刚设计研发完成，并于2023-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的三维网格修补方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的三维网格修补方法，包括以下步骤：将待修补的三维网格数据进行预处理；用户手动选取孔洞区域，或是由程序自动寻找孔洞区域，提取区域内所有面片的补丁特征；根据补丁特征对修补结果进行预测；对预测结果进行修正，更新输入的三维网格数据，得到修补结果。本发明提供的方法能够有效还原了孔洞区域的原始细节，从而修补获得更加完整的三维网格数据。

本发明授权一种基于深度学习的三维网格修补方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的三维网格修补方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对待修补的三维网格数据进行预处理，以构建符合二维流形网络拓扑结构的第一数据集，所述第一数据集包括三维网格数据，以及网格中顶点的中心坐标和归一化参数，所述预处理包括缺陷删除、网络修复以及坐标归一化，所述坐标归一化的具体过程如下： 步骤1-3、计算网格中心点坐标：遍历网格中的所有顶点求平均值，得到网格中心点坐标值，并对于三维网格数据中的每一个顶点，将其坐标值减去中心点的坐标值，以获得每个顶点对应的修正坐标； 步骤1-4、对于三维网格数据中的每一个顶点，将其修正坐标值除以对应坐标轴的尺度，以获得每个顶点对应的归一化坐标值； 步骤2、检测所述第一数据集中网格的孔洞区域，并对获取的孔洞区域进行简单填充，以获得对应的第二数据集； 对所述第二数据集进行网格平滑操作，以获得对应的第三数据集，所述网格平滑操作的具体过程如下： 步骤2-3、计算孔洞区域中每一个顶点的拉普拉斯坐标，所述拉普拉斯坐标表示一个顶点的位置相对于其周围顶点的偏移量； 步骤2-4、根据计算得到的拉普拉斯坐标，以更新对应顶点的位置，所述更新的过程如下：；其中，为平滑系数，用于控制平滑的力度，与分别为原始顶点坐标与修改后的顶点坐标，为顶点的拉普拉斯坐标；步骤3、基于第二数据集与第三数据集进行数据匹配，以生成非孔洞区域的细节修补信息，并将第二数据集和所述细节修补信息进行结合，以结合结果中三维网格的每个面片和指定范围内所有面片的特征信息，以构建对应的补丁集合；步骤4、将所述补丁集合输入至预构建的深度学习网络中消除噪声并生成对应的隐向量，基于所述隐向量计算三维网格中孔洞区域顶点周围所有面片的法向量并作为预测结果输出；步骤5、基于步骤4获得的法向量和第一数据集中所有顶点的中心坐标和归一化参数对第二数据集进行更新修补，以获得修补完成的三维网格数据。

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