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龙图腾网获悉山东工商学院;鲁东大学申请的专利一种基于多尺度融合的鲁棒三维表面重建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：CN120976446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511500006.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于多尺度融合的鲁棒三维表面重建方法是由张帆;王思嵛;王桦设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度融合的鲁棒三维表面重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于三维表面重建技术领域，具体涉及一种基于多尺度融合的鲁棒三维表面重建方法。获取三维点云数据，采用加权最小二乘法对邻域点的局部隐式曲面进行拟合，生成几何重建网格模型；并通过多尺度卷积提取不同感受野下的几何特征，引入通道注意力、空间注意力与门控机制对不同感受野下的几何特征进行加权融合，采用特征混合操作增强全局依赖关系，生成深度学习网格模型；将几何重建网格模型和深度学习网格模型进行双分支融合，突出几何敏感区域，得到融合后的增强特征；将融合后的增强特征输入至隐式函数解码器，预测各顶点的有符号距离函数值；基于预测的有符号距离函数场，采用等值面提取算法生成三角网格模型，从而完成三维表面重建。

本发明授权一种基于多尺度融合的鲁棒三维表面重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度融合的鲁棒三维表面重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取三维点云数据，选取目标点及其邻域点，采用加权最小二乘法对邻域点的局部隐式曲面进行拟合，提取局部几何先验，并生成几何重建网格模型； 获取三维点云数据，通过多尺度卷积提取不同感受野下的几何特征，引入通道注意力、空间注意力与门控机制对不同感受野下的几何特征进行加权融合，并采用特征混合操作增强全局依赖关系，生成深度学习网格模型，包括： 获取三维点云数据，通过并行设置多尺度卷积路径以提取不同感受野下的几何特征； 利用通道注意力机制对不同感受野下的几何特征的重要性进行加权，得到经过通道注意力机制加权后的几何特征； 基于经过通道注意力机制加权后的几何特征，通过结合空间注意力机制并引入门控因子，对通道注意力和空间注意力的融合进行自适应调控，得到经过通道注意力和空间注意力融合后的特征； 将经过通道注意力和空间注意力融合后的特征与获取的三维点云数据进行拼接，作为输入传递至多层感知机中，逐点回归出其对应的有向距离函数值，并使用MarchingCubes方法生成深度学习网格模型； 将几何重建网格模型和深度学习网格模型进行双分支融合，结合几何重建网格模型和深度学习网格模型中每个顶点的高斯曲率和相邻边长度的综合指标，突出几何敏感区域，并在空间邻域内实现特征聚合，得到融合后的增强特征； 将融合后的增强特征输入至隐式函数解码器，预测各顶点的有符号距离函数值；基于预测的有符号距离函数场，采用等值面提取算法生成三角网格模型，从而完成三维表面重建。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东工商学院;鲁东大学，其通讯地址为：264000 山东省烟台市莱山区滨海中路191号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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