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龙图腾网获悉安徽国芯智能装备有限公司申请的专利面向多平台的大型PCB矢量图云端智能处理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：CN120953082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511471724.9，技术领域涉及：G06T5/20；该发明授权面向多平台的大型PCB矢量图云端智能处理方法是由王运钢;章广飞;薛业保设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向多平台的大型PCB矢量图云端智能处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及PCB矢量图处理技术领域，公开了面向多平台的大型PCB矢量图云端智能处理方法。该方法包括获取多平台大型PCB矢量图原始数据，经特征点匹配得到PCB特征点数据；依据该数据构建动态三维空间矢量模型，对模型进行特征分量提取与压缩生成当前的压缩特征流；基于当前的压缩特征流自适应滤波，得到当前的高频细节数据与低频结构数据；选用智能处理系统，以低频结构数据为矢量图重构基准值，在系统内分配下一时刻的高频细节数据得分配数据；基于分配数据构建含上层、下层模型的层次化模型，确定模型约束条件，输入分配数据并迭代更新求解，得到大型PCB矢量图云端智能处理方案。该方法可适配多平台数据，提升处理效率与精度。

本发明授权面向多平台的大型PCB矢量图云端智能处理方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多平台的大型PCB矢量图云端智能处理方法，其特征在于，包括： 获取来自多平台的大型PCB矢量图原始数据，对所述大型PCB矢量图原始数据进行特征点匹配处理，以得到PCB特征点数据； 根据所述PCB特征点数据构建动态三维空间矢量模型； 对所述动态三维空间矢量模型进行特征分量提取与压缩，生成当前的压缩特征流； 基于所述当前的压缩特征流进行自适应滤波处理，以得到当前的高频细节数据与低频结构数据； 选用智能处理系统，将所述低频结构数据作为矢量图重构的基准值，将所述当前的高频细节数据在所述智能处理系统内处理得到的下一时刻的高频细节数据进行分配，以得到分配数据； 所述智能处理系统由卷积神经网络与支持向量机组成； 所述分配数据是根据由滤波系数确定的分配原则将预测得到的下一时刻的高频细节数据进行分配得到的结构化数据，包含处理结果、置信度评分和处理路径记录； 基于所述分配数据构建大型PCB矢量图处理层次化模型，所述大型PCB矢量图处理层次化模型包括上层模型、下层模型； 确定所述上层模型与所述下层模型的约束条件，将所述分配数据输入所述上层模型与所述下层模型中并根据所述约束条件进行迭代更新求解，以得到大型PCB矢量图云端智能处理方案； 所述上层模型为图像失真度最小化模型，所述下层模型为云端资源利用率最大化模型； 所述将所述分配数据输入所述上层模型与所述下层模型中并根据所述约束条件进行迭代更新求解，以得到大型PCB矢量图云端智能处理方案的步骤包括： 将所述分配数据输入所述上层模型中进行图像质量分析，以得到初步处理方案； 将所述初步处理方案输入所述下层模型中并对所述下层模型进行修正，以得到下层修正模型； 下层修正模型利用实际资源数据计算得到智能处理系统需求，将初步处理方案对应的数据分别输入卷积神经网络和支持向量机系统中，以云端资源利用率最大为目标，在所述约束条件下进行迭代求解，以得到大型PCB矢量图云端智能处理方案。

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