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龙图腾网获悉杭州群核信息技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的端到端CAD图纸翻模方法和装置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：CN119339403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411226549.2，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权一种基于深度学习的端到端CAD图纸翻模方法和装置是由陆明明;钟钧豪;胡元超设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的端到端CAD图纸翻模方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种于深度学习的端到端CAD图纸翻模方法和装置，其包括：将CAD图纸中的矢量图元预处理成几何图形并形成无逻辑层级的图像；基于深度学习构建用于根据图像预测构件矢量描述的构件预测模型，并对构件预测模型进行无监督预训练和监督微调两阶段训练；利用训练后的构件预测模型进行构件矢量描述的预测，并对预测的构件矢量描述进行后处理来保证构建矢量描述的准确，这样可以解决现有CAD图纸翻模存在的耗时长、准确率差、泛化性弱、以及无法实现端到端的技术问题。

本发明授权一种基于深度学习的端到端CAD图纸翻模方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的端到端CAD图纸翻模方法，其特征在于，包括以下步骤： 将CAD图纸中的矢量图元预处理成几何图形并形成无逻辑层级的图像； 基于深度学习构建用于根据图像预测构件矢量描述的构件预测模型，并对构件预测模型进行无监督预训练和监督微调两阶段训练；当构件为户型构件时，基于深度学习构建的构件预测模型包括依次连接的第一图像编码器、Deformable-DETR、以及多头输出层，其中第一图像编码器包括依次连接的预训练的VIT编码器和多尺度图像特征构造层，图像输入至构件预测模型，经过预训练的VIT编码固定分辨率的特征图像后再经过多尺度图像特征构造层形成多尺度的图像特征，多尺度的图像特征经过Deformable-DETR进行编码解码后输入至多头输出层，并在多头输出层中预测户型构件的矢量描述，其中户型构件的矢量描述包括构件类型、构件包围盒、以及构件矢量描述参数； 利用训练后的构件预测模型进行构件矢量描述的预测，并对预测的构件矢量描述进行后处理，包括： 当构件为户型构件时，对预测的构件矢量描述进行后处理来保证构建矢量描述的准确，包括：坐标系转换，包括将户型构件矢量描述的坐标转换回到原始CAD图纸坐标系；微调原始图元的构件矢量描述，包括将原始CAD图纸的所有图元构造为AABB树，遍历原始CAD图纸坐标系下户型构件矢量描述中的所有边线，并基于设定阈值，使用AABB树搜索超过阈值的原始图元作为户型构件矢量描述中的精确边线。

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