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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于多视图聚合的三维模型检索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：CN120067376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411924188.9，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于多视图聚合的三维模型检索方法是由吴晓军;张译设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图聚合的三维模型检索方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多视图聚合的三维模型检索方法，包括步骤一：设计基于视图的三维模型检索网络，该三维模型检索网络能够从三维模型的视图表示中提取三维模型的特征，用于三维模型检索；三维模型检索网络MVAT包括单视图特征提取网络和多视图特征聚合网络，单视图特征提取网络负责从各个视图独立提取三维模型的局部特征，多视图特征聚合网络负责通过多个视图的信息融合生成全局特征表示；步骤二：引入权重冻结与对比学习技术，采用三阶段训练方法对三维模型检索网络进行训练；步骤三：对经训练好的三维模型检索网络在测试集上进行性能评估。本发明的有益效果是：本发明的三维模型检索方法特征表达能力强、训练方法高效、精度高、泛化性好。

本发明授权一种基于多视图聚合的三维模型检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图聚合的三维模型检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：设计一种基于视图的三维模型检索网络，该三维模型检索网络能够从三维模型的视图表示中提取三维模型的特征，用于三维模型检索；所述三维模型检索网络MVAT包括单视图特征提取网络和多视图特征聚合网络，所述单视图特征提取网络负责从各个视图独立提取三维模型的局部特征并输入所述多视图特征聚合网络，所述多视图特征聚合网络负责接收所述单视图特征提取网络发送的视图信息并通过多个视图的信息融合生成全局特征表示； 步骤二：引入权重冻结与对比学习技术，采用三阶段训练方法对所述步骤一的三维模型检索网络进行训练； 步骤三：对经所述步骤二训练好的三维模型检索网络在测试集上进行性能评估； 在所述步骤一中，所述多视图特征聚合网络包括依次相连的多视图注意力模块、通道注意力聚合模块、残差通道注意力模块，所述多视图注意力模块用于通过自注意力机制聚焦不同视角间的相关信息，增强网络对重要特征的感知，所述通道注意力聚合模块用于通过加权不同通道的特征，进一步提升特征融合的效果，所述残差通道注意力模块用于引入残差连接，解决通道信息丢失问题，提高特征的表达能力； 在所述步骤一中，选择视觉Transformer作为单视图特征提取网络，同时，引入了权重共享机制应对视图旋转变化的能力，每个视图均由一组共享权重的视觉Transformer提取特征，通过视觉Transformer的自注意力机制，单视图特征提取网络不仅能够灵活捕获图像中的局部细节信息，同时还能关注图像的整体结构和语义关联，从而提取具有全局表达能力的高层次特征； 在所述步骤二中，所述三阶段训练方法包括以下步骤： 步骤y1，阶段一：移除多视图特征聚合网络，在单视图特征提取网络的后面连接一个分类头，用单视图分类任务单独训练单视图特征提取网络； 步骤y2，阶段二：移除所述阶段一中添加的分类头，在单视图特征提取网络的后面重新接入多视图特征聚合网络，同时，冻结单视图特征提取网络的权重，用对比学习方法单独训练多视图特征聚合网络； 步骤y3，阶段三：解冻所述阶段二中冻结的单视图特征提取网络的权重，并使用与所述阶段二相同的对比学习方法训练完整的网络； 在所述步骤三中，在测试所述三维模型检索网络时，按照以下预处理阶段和检索阶段进行操作，具体步骤如下： 第1步，预处理阶段：在测试开始前，首先利用已经训练好的三维模型检索网络，从测试集中的每个三维模型的多视图中提取特征，并将提取出的所有特征持久化存储在一个三维模型数据库中，从而提高检索效率并避免在每次检索时重复计算特征； 第2步，检索阶段：在每次测试时，从测试集中选取一个三维模型作为查询，接下来，利用所述第1步骤预处理阶段生成的三维模型数据库，计算该查询的特征与数据库中所有三维模型的特征之间的绝对余弦相似度，根据相似度的大小，从高到低对测试集中所有三维模型进行降序排序，排序后的三维模型序列即为该查询的检索结果。

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