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龙图腾网获悉四川轻化工大学申请的专利一种基于图神经网络的彩灯几何特征识别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：CN120912909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511439308.0，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种基于图神经网络的彩灯几何特征识别方法是由吴志豪;吴亚东;李随群;蓝集明;张巍瀚;胡玉龙设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的彩灯几何特征识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图神经网络的彩灯几何特征识别方法，包括：对彩灯进行感知驱动的关键顶点筛选，获取关键顶点集合；基于所述关键顶点集合，进行多头注意力引导的连接概率建模，并预测顶点对之间的连接概率；基于所述顶点对之间的连接概率，进行三角面片的自适应感知分类，获取保留彩灯几何特征的最终三角面集合。本发明为复杂文化遗产三维模型的高保真简化提供了有效的解决方案，在压缩率与特征保留之间实现了良好的平衡。

本发明授权一种基于图神经网络的彩灯几何特征识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的彩灯几何特征识别方法，其特征在于，包括： 对彩灯进行感知驱动的关键顶点筛选，获取关键顶点集合； 基于所述关键顶点集合，进行多头注意力引导的连接概率建模，并预测顶点对之间的连接概率； 基于所述顶点对之间的连接概率，进行三角面片的自适应感知分类，获取保留彩灯几何特征的最终三角面集合； 对彩灯进行感知驱动的关键顶点筛选，获取关键顶点集合包括： 对每个彩灯的顶点计算局部均值曲率和顶点法线方向的变化率并归一化，获取定点的显著性评分； 基于所述显著性评分，通过增强型最远点采样选择结构敏感区域中的关键顶点，获得所述关键顶点集合； 通过增强型最远点采样选择结构敏感区域中的关键顶点包括： 步骤1.从输入顶点集合中随机选取一个顶点，作为初始采样顶点； 步骤2.在每次迭代中，从尚未被采样的顶点集合中，选取与当前已采样顶点集合距离 最远且显著性评分大于预设评分阈值的顶点加入采样集合； 步骤3.重复步骤2，直至采样顶点集合的顶点数达到预设目标数量； 基于所述关键顶点集合，进行多头注意力引导的连接概率建模，并预测顶点对之间的连接概率包括： 基于所述关键顶点集合，采用k-近邻策略构建初始稀疏邻接图； 对每个关键顶点，构建融合几何与感知属性的丰富特征表示； 在所述初始稀疏邻接图基础上引入多头图注意力机制，结合所述丰富特征表示，动态预测顶点对之间连接的概率。

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四川轻化工大学，其通讯地址为：643000 四川省自贡市自流井区汇兴路519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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