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龙图腾网获悉深圳市自由美标识有限公司申请的专利一种用于城市艺术装置表面处理的AI智能3D喷涂控制系统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：CN119647712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411756412.8，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种用于城市艺术装置表面处理的AI智能3D喷涂控制系统是由邹斌贝设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于城市艺术装置表面处理的AI智能3D喷涂控制系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种用于城市艺术装置表面处理的AI智能3D喷涂控制系统，属于控制技术领域，通过训练好的神经网络模型可以在多层图像喷涂施工的过程中，仅通过图像生成部分层的轨迹，其余层的轨迹采用神经网络模型生成，减少了根据图象直接生成轨迹时的算力，提高了计算的总时间，也进一步的提高了喷涂工作的效率。

本发明授权一种用于城市艺术装置表面处理的AI智能3D喷涂控制系统在权利要求书中公布了：1.一种用于城市艺术装置表面处理的AI智能3D喷涂控制系统，其特征在于，所述系统包括控制器以及执行终端，所述系统被配置为： 所述控制器获取喷涂数据，所述喷涂数据为需要喷涂的图像数据，所述喷涂数据包括n个图层以及与所述n个图层对应的n个图层图像，分别为第1图层图像、第2图层图像...第n图层图像，其中，n为大于等于3的自然数； 所述控制器获取第m-j图层图像与第m+j图层图像，并根据所述第m-j图层图像与所述第m+j图层图像生成第m-j图层轨迹与第m+j图层轨迹，其中，m、j均为不为0的自然数，且n＞m，m＞j； 所述控制器获取已经训练好的神经网络模型，并将所述第m-j图层轨迹与第m+j图层轨迹输入已经训练好的所述神经网络模型，所述神经网络模型用于根据输入的两层图层轨迹，输出两层图像中间层的预测图层轨迹； 所述控制器根据所述神经网络模型的输出结果，获取第m图层轨迹，并根据所述第m图层轨迹，控制所述执行终端对第m图层图像进行喷涂施工； 所述系统被配置为： 所述控制器获取第m-j图层图像与第m+j图层图像，并根据所述第m-j图层图像与所述第m+j图层图像生成第m-j图层轨迹与第m+j图层轨迹，其中，m、j均为不为0的自然数，且n＞m，m＞j，包括： 所述控制器获取第m-j图层图像，并将所述第m-j图层图像分为多个子图像，多个所述子图像组成所述第m-j图层图像； 若所述控制器确定一个所述子图像的至少一边不与另一个所述子图像相邻，则确定所述子图像为目标子图像； 所述控制器获取所有所述目标子图像，并以所述目标子图像作为节点，以相邻的两个所述目标子图像之间的连线作为路径，获取所述目标子图像形成的多个第一欧拉路径； 所述控制器基于多个第一欧拉路径之间的位置关系，确定多个目标区域，所述目标区域为以所述第一欧拉路径为边界，分隔形成的区域； 所述控制器基于所述第m-j图层图像确定多个所述目标区域中的填充区域，并根据所述填充区域确定第m-j图层轨迹； 所述系统被配置为： 所述控制器基于所述第m-j图层图像确定多个所述目标区域中的填充区域，并根据所述填充区域确定第m-j图层轨迹，包括： 所述控制器获取每一个所述填充区域中的所述子图像，并以所述子图像作为节点，以相邻的两个所述子图像之间的连线作为路径，获取所述子图像形成的多个第二欧拉路径； 所述控制器基于多个所述第二欧拉路径生成所述第m-j图层轨迹； 所述系统被配置为： 所述控制器基于多个所述第二欧拉路径生成所述第m-j图层轨迹，包括： 所述控制器基于最短路径原则，连接多个所述第二欧拉路径形成所述第m-j图层轨迹。

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