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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于文本驱动和注意力机制的3D形状分割方法及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：CN120747975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511257518.8，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权一种基于文本驱动和注意力机制的3D形状分割方法及系统是由朱陈宇;舒振宇;金小刚设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本驱动和注意力机制的3D形状分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本驱动和注意力机制的3D形状分割方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：获取待处理的3D模型及其对应的部件描述文本；基于部件描述文本输入至前缀调优模块，得到全局句子特征和多个词汇特征；基于3D模型输入至网格注意力模块，得到多个面片几何特征；基于全局句子特征、词汇特征和面片几何特征输入至文本驱动融合模块，得到几何文本融合特征；基于几何文本融合特征输入至拉普拉斯自适应注意力模块，得到拉普拉斯变换特征；基于拉普拉斯变换特征输入至输出模块，得到3D模型每个面片的预测语义标签，实现3D模型分割。提高了3D形状的分割精度。

本发明授权一种基于文本驱动和注意力机制的3D形状分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文本驱动和注意力机制的3D形状分割方法，其特征在于，包括： 获取待处理的3D模型及其对应的部件描述文本； 基于所述部件描述文本输入至前缀调优模块，得到全局句子特征和多个词汇特征； 基于所述3D模型输入至网格注意力模块，得到多个面片几何特征； 所述网格注意力模块包括：多维特征提取单元、第二自注意力机制层、第二前馈神经网络层、第三自注意力机制层和全局平均池化层； 基于所述3D模型输入至所述多维特征提取单元，得到邻域特征矩阵； 基于所述邻域特征矩阵依次输入至所述第二自注意力机制层、所述第二前馈神经网络层、所述第三自注意力机制层和所述全局平均池化层，得到融合邻域上下文信息的所述面片几何特征； 基于所述全局句子特征、所述词汇特征和所述面片几何特征输入至文本驱动融合模块，得到几何文本融合特征； 所述文本驱动融合模块包括：第一多层感知机、第一融合层、拼接层、第二多层感知机、第三多层感知机、第二融合层和第三融合层； 基于所有的所述词汇特征和所述面片几何特征输入至所述第一多层感知机，得到每个所述词汇特征与所述面片几何特征的相关性权重； 基于所述相关性权重和所有的所述词汇特征输入至所述第一融合层进行加权融合，得到动态词特征； 基于所述动态词特征、所述全局句子特征和所述面片几何特征输入至所述拼接层，得到拼接文本特征； 基于所述拼接文本特征分别输入至所述第二多层感知机和所述第三多层感知机，对应得到缩放参数和偏移参数； 基于所述面片几何特征和所述缩放参数输入至所述第二融合层，得到初步融合特征； 基于所述初步融合特征和所述偏移参数输入至所述第三融合层，得到所述几何文本融合特征； 基于所述几何文本融合特征输入至拉普拉斯自适应注意力模块，得到拉普拉斯变换特征； 基于所述拉普拉斯变换特征输入至输出模块，得到所述3D模型每个面片的预测语义标签，实现所述3D模型分割。

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