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龙图腾网获悉江西服装学院申请的专利一种基于语义网络推理的三维空间快速识别与建模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：CN121119174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511650817.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于语义网络推理的三维空间快速识别与建模方法是由周健;徐照兴;张川;裴育杰;王军;王继环设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义网络推理的三维空间快速识别与建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义网络推理的三维空间快速识别与建模方法，本发明涉及环境感知与三维计算机视觉技术领域，包括以下步骤：构建空间语义网络：构建一个以图结构表示的、文本可解释的空间语义网络，其中，节点表示物理实体，边表示实体间的空间关系或语义关联；所述空间语义网络用于存储特定类型物理空间中实体的先验知识，所述先验知识包括实体类型、典型属性及实体间的空间关系约束，系统所具备的闭环学习能力使其能够从实际场景中持续积累经验，逐步优化语义网络中的参数，形成适应性的知识增长，提升了方法在不同具体环境中的泛化能力和长期实用性。

本发明授权一种基于语义网络推理的三维空间快速识别与建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义网络推理的三维空间快速识别与建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建空间语义网络：构建一个以图结构表示的、文本可解释的空间语义网络，其中，节点表示物理实体，边表示实体间的空间关系或语义关联；所述空间语义网络用于存储特定类型物理空间中实体的先验知识，所述先验知识包括实体类型、典型属性及实体间的空间关系约束； 步骤2，执行粗粒度空间感知：利用三维扫描装置获取目标物理空间的三维数据，对所述三维数据进行快速语义分析，输出所述目标物理空间的类型标识和至少一个主要实体的粗粒度标识信息； 步骤3，进行语义推理与识别范围收敛：以步骤2输出的所述类型标识和粗粒度标识信息为索引，查询所述空间语义网络，推理获得在所述目标物理空间中可能存在的预期实体集合、所述预期实体集合中各实体间的预期空间关系，以及各实体的属性约束范围，从而限定出一个收敛的精细化识别候选范围； 步骤4，实施精细化识别与三维建模：在步骤3限定的所述收敛的精细化识别候选范围的指导下，对所述三维数据执行精细语义分割与识别；并利用所述预期空间关系和属性约束范围对识别结果进行校验与优化，生成带有精确语义标签的三维空间模型 所述步骤1中，构建所述空间语义网络的数据源来自领域知识库、建筑设计规范或历史场景数据； 所述步骤3具体包括： 子步骤3.1，基于所述类型标识和粗粒度标识信息，在所述空间语义网络中检索出相关的语义子图； 子步骤3.2，运用图匹配算法或概率图模型计算所述语义子图与当前场景的匹配度，并据此筛选出高概率存在的预期实体集合； 子步骤3.3，从匹配度最高的语义子图中提取出所述预期空间关系和属性约束范围； 所述方法应用于机器人自主导航、智能家居系统环境感知或增强现实虚拟现实场景的实时构建。

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