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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利3D矢量网格生成方法及设备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：CN114549777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202011266921.4，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权3D矢量网格生成方法及设备是由林曼青;梁丁;柳跃天设计研发完成，并于2020-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本3D矢量网格生成方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种3D矢量网格生成方法及设备，该方法包括：获取针对当前场景的多张第一图像，对多张第一图像进行点云重建得到当前场景的点云和第一图像的位姿；对多张第一图像中的每张第一图像进行语义分割得到该第一图像的2D语义信息；根据当前场景的点云、第一图像的位姿及多张第一图像中每张第一图像的2D语义信息生成当前场景的3D语义模型；对当前场景的3D语义模型进行矢量模型的特征提取及分类，得到当前场景中矢量模型的类别和参数；根据当前场景中矢量模型的类别和参数获取当前场景的3D矢量网格。采用实施例的方案可以构建各种场景的3D矢量网格，极大提高了矢量建模的适用范围和商用价值。

本发明授权3D矢量网格生成方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种3D矢量网格生成方法，其特征在于，包括： 获取针对当前场景的多张第一图像，所述多张第一图像为连续帧； 对所述多张第一图像进行点云重建得到所述当前场景的点云和所述多张第一图像中每张第一图像的位姿；对所述多张第一图像中的每张第一图像进行语义分割得到该每张第一图像的2D语义信息； 根据所述当前场景的点云、所述多张第一图像中每张第一图像的位姿及所述多张第一图像中每张第一图像的2D语义信息生成所述当前场景的3D语义模型，所述当前场景的3D语义模型为携带类别信息的3D点云； 对所述当前场景的3D语义模型进行矢量模型的特征提取及分类，得到当前场景中矢量模型的类别和参数； 根据所述当前场景中矢量模型的类别和参数获取所述当前场景中矢量模型； 所述根据所述当前场景的点云、所述多张第一图像中每张第一图像的位姿及所述多张第一图像中每张第一图像的2D语义信息生成所述当前场景的3D语义模型，包括： 根据所述多张第一图像中每张第一图像的位姿将目标点云投影到所述每张第一图像上，得到目标点云中每个3D点在所述每张第一图像上对应的类别；其中，所述目标点云为所述当前场景的点云； 将所述目标点云中的3D点作为节点，将所述3D点和该3D点在所述第一图像对应类别之间的连线作为边，构建基于马尔科夫随机场MRF的图模型； 根据能量函数对所述基于MRF的图模型进行MRF优化求解，得到所述当前场景的3D语义模型，该3D语义模型中的每个3D点有唯一类别。

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