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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于点云改进VFH特征的轻量化三维模型检索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：CN119719410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411906737.X，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于点云改进VFH特征的轻量化三维模型检索方法是由柳先辉;刘宏欣;季候风;赵卫东设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云改进VFH特征的轻量化三维模型检索方法在说明书摘要公布了：本发明属于机械设计装配的自动化和图形学领域，提出了一种基于点云改进VFH特征的轻量化三维模型检索方法，包括以下步骤：步骤1，对已有三维模型数据进行处理和转化，并进行归一化；步骤2：基于PCL库提取pcd文件的改进VFH特征，截取其前135维作为点云特征并存储；步骤3：按类别计算三维模型点云的特征中心，作为该类的特征；步骤4：提取待检索三维模型改进VFH特征；步骤5：先计算与类别中心特征之间的欧氏距离以对模型分类；步骤6：计算与该类内所有模型的特征之间的欧氏距离并排序从而完成检索任务。本发明而解决了深度学习方法检索效率较低的问题，同时对于类别差别较大的三维模型检索效果较好，因此可以在保证检索效果的情况下降低检索耗时。

本发明授权一种基于点云改进VFH特征的轻量化三维模型检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云改进VFH特征的轻量化三维模型检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，加载已有的三维模型库，将不同格式的三维模型文件转化为点云文件，并且对点云文件进行归一化处理； 步骤2，提取步骤1中得到的点云文件的改进VFH特征，截取前135维作为模型特征，并将得到的特征存储在文件中； 其中，所述改进VFH特征计算过程为： 首先，对于点云中任意点，计算其SPFH特征； 然后，根据SPFH特征加权计算每个点的FPFH特征； 再后，对点云中的每个点附近半径同检索半径的局部点云拟合平面和球面，分别统计属于拟合平面内的点数和属于拟合球面内的点数以及该局部内点的总数，并计算该点的复杂度权重：； 最后，将每个点的FPFH特征按复杂度权重加权求和，得到改进的VFH特征： 其中，为整个点云中点的数量； 步骤3，根据已有三维模型库中三维模型的标签，计算每个类别的类中心特征，并将结果存储在文件中； 步骤4：待检索三维模型按照步骤1、步骤2所述方法提取改进VFH特征，截取其前135维作为模型特征； 步骤5：计算待检索三维模型的模型特征与三维模型库中每个类别的类中心特征之间的欧式距离，将待检索三维模型归类到欧氏距离最小的类别中； 步骤6：计算待检索三维模型的特征与步骤5中归类的类内所有模型特征之间的欧氏距离，取欧式距离最小的若干模型作为检索结果输出。

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