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龙图腾网获悉深圳市房地产和城市建设发展研究中心申请的专利一种基于棋盘折叠卷积的点云转MESH的房地产建筑集群3D重构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：CN120707770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510832952.8，技术领域涉及：G06T17/10；该发明授权一种基于棋盘折叠卷积的点云转MESH的房地产建筑集群3D重构方法是由种晓丽;邵蕾洁;曾雅然;姜凯勇设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于棋盘折叠卷积的点云转MESH的房地产建筑集群3D重构方法在说明书摘要公布了：本发明属于3D建模重构技术领域，提供了一种基于棋盘折叠卷积的点云转MESH的房地产建筑集群3D重构方法，包括：待重构数据采集、建模重构；模型的训练过程包括：数据采集、模型构建、折叠卷积、特征融合、权重计算、特征表示计算以及空间映射；本发明通过多层棋盘折叠卷积，能够有效将二维图像信息映射到三维空间中，实现了多尺度特征的自适应提取，能够同时捕捉细节和大场景结构；通过对所述多层卷积特征进行特征融合，点云和Mesh结构能够互相促进，逐步提升重建的精度和细节表达能力；通过层次感知权重，能够自动适应输入图像的复杂度和多样性。

本发明授权一种基于棋盘折叠卷积的点云转MESH的房地产建筑集群3D重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于棋盘折叠卷积的点云转MESH的房地产建筑集群3D重构方法，其特征在于，包括： 采集目标建筑的图像数据，得到待重构数据； 将所述待重构数据输入到预训练的3D重构模型中进行处理，得到三维结构图；所述3D重构模型的训练过程，包括： 收集若干组所述待重构数据； 构建原始网络模型； 利用所述原始网络模型的模块对所述待重构数据进行多层棋盘折叠卷积，得到多层卷积特征； 利用所述原始网络模型的模块对所述多层卷积特征进行特征融合，得到三维特征表示； 利用所述原始网络模型的多层感知器对所述三维特征表示进行处理，得到层次感知权重； 对所述层次感知权重和所述三维特征表示进行相乘累加，得到最终特征表示； 利用所述原始网络模型的解码函数将所述最终特征表示映射到三维空间，得到迭代结构图； 利用损失函数对所述迭代结构图进行计算，得到总损失值，并利用所述总损失值对所述原始网络模型进行参数优化和迭代，得到训练完成的所述3D重构模型； 确定待重构数据，包括： 采集目标建筑的二维图像； 确定模型的棋盘布局的三维张量； 对所述二维图像和所述三维张量进行拼接，得到所述待重构数据； 利用所述原始网络模型的模块对所述待重构数据进行多层棋盘折叠卷积，得到多层卷积特征，包括： 确定第一层的折叠卷积核和折叠参数； 根据第一层的所述折叠卷积核和所述折叠参数，利用所述模块对所述待重构数据进行多层棋盘折叠卷积，得到初始化特征；所述初始化特征的表达式为：；其中，为所述初始化特征；为所述待重构数据；、分别为第一层的所述折叠卷积核和所述折叠参数；表示多层棋盘折叠卷积； 利用所述原始网络模型的模块对所述多层卷积特征进行特征融合，得到三维特征表示，包括： 确定第l层的所述折叠卷积核和所述折叠参数； 获取第l-1层的所述三维特征表示； 根据第l层的所述折叠卷积核和所述折叠参数，利用所述模块对第l-1层的所述三维特征表示进行特征融合，得到第l层的所述三维特征表示；第l层的所述三维特征表示的表达式为： ； 其中，为第l层的所述三维特征表示；表示特征融合操作。

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