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龙图腾网恭喜北方民族大学申请的专利基于判别性特征引导的零样本三维模型分类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：CN115131781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210716713.2，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于判别性特征引导的零样本三维模型分类方法是由白静;范有福;邵会会;彭斌设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于判别性特征引导的零样本三维模型分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于判别性特征引导的零样本三维模型分类方法，包括：1数据输入及初始特征提取，一部分以三维模型数据集的多视图表征为输入，再经过初始视觉特征提取网络得到多视图特征图；另一部分以三维模型的类标签为输入，经过初始语义特征提取网络得到其词向量；2将多视图特征图输入到判别性视觉特征提取模块中，得到三维模型最终的判别性视觉特征；3将词向量输入到伪视觉生成模块得到三维模型的伪视觉特征；4将判别性视觉特征和伪视觉特征经联合损失模块对两者联合约束，实现语义‑视觉特征的良好对齐，进而缩小语义‑视觉域间差异性。本发明针对零样本三维模型分类任务，分析并论证了局部判别性特征对其的重要作用，实现了更好的性能。

本发明授权基于判别性特征引导的零样本三维模型分类方法在权利要求书中公布了：1.基于判别性特征引导的零样本三维模型分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1数据输入及初始特征提取，输入分为两部分，一部分以三维模型数据集的多视图表征为输入，然后经过初始视觉特征提取网络得到多视图特征图；另一部分以三维模型的类标签为输入，经过初始语义特征提取网络得到其词向量；2将多视图特征图输入到判别性视觉特征提取模块中，得到三维模型最终的判别性视觉特征，即真实视觉特征；所述判别性视觉特征提取模块的具体情况如下：a、多视图特征融合：将三维模型Nv张视图的特征图进行通道维度的拼接，得到融合后的特征b、跨视图注意力生成：输入融合后的特征经过M个1×1的卷积，完成通道间的信息交互，得到M个跨视图的判别性注意力图；c、单视图判别性特征生成：为了将得到的M个判别性特征同步到每张视图上，通过引入双线性注意力池化操作，增强对局部特征的信息交互，以三维模型多视图的初始视觉特征图和三维模型的判别性注意力图进行点乘操作，得到M个判别性特征在Nv张视图上的响应区域d、跨视图判别性特征合成：首先对所述响应区域采用全局平均池化合并空间信息，然后采用最大池化合并通道信息，最后通过拼接得到三维模型第k个跨视图判别性视觉特征e、判别性特征生成：将M个独立的判别性视觉特征进行拼接得到三维模型最终的判别性视觉特征；3将词向量输入到伪视觉生成模块得到三维模型的伪视觉特征；所述伪视觉生成模块的具体情况如下：a、关联语义提取：为了支持语义-视觉特征的平滑映射，更好地捕捉对象间的关联语义特征，首先经过由全连接构成的语义描述筛选子模块，获取到与视觉判别性特征对应的关联语义特征Fri；b、伪视觉特征生成：将得到的关联语义特征Fri输入到生成器中生成伪视觉特征分布该生成器为由三层的全连接网络构成；4将得到的三维模型的判别性视觉特征和伪视觉特征经联合损失模块对两者进行联合约束，实现语义-视觉特征的良好对齐，进而缩小语义-视觉域间差异性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北方民族大学，其通讯地址为：750021 宁夏回族自治区银川市西夏区文昌北街204号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。