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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利基于深度学习的刺绣针法逆推及动态复现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：CN120030910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510465994.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的刺绣针法逆推及动态复现方法是由丁正龙;王昊;王诗蝉;吴睿欣;张琳洁设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的刺绣针法逆推及动态复现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的刺绣针法逆推及动态复现方法，属于刺绣针法识别技术领域，该方法包括：采集针脚数据；利用点云配准算法将多视角采集的三维点云数据进行融合，构建多模态数据集；构建动态图时空交互网络，基于动态图时空交互网络提取多模态数据中的特征向量；构建针法逆推模型，得到针法空间布局指令、动态工艺参数以及优化后的阵法序列；构建动态复现模型，得到实际的绣制动作序列。本发明能够自动学习刺绣图像中绣法的深层次特征，在绣法逆推的准确性和动态复现的真实性方面有了显著提升；能够在复杂纹理、不同光照条件以及多样的绣制角度下，实现对多种刺绣绣法的精准逆推。

本发明授权基于深度学习的刺绣针法逆推及动态复现方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的刺绣针法逆推及动态复现方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集针脚数据，包括： 采集刺绣成品的三维点云数据； 采集刺绣成品的光谱数据以及RGB图像； 采集刺绣过程中绣针运动的微秒级动态细节； 步骤2，利用点云配准算法将多视角采集的三维点云数据进行融合，将融合后的三维点云数据、光谱数据和RGB图像通过空间配准对齐坐标系，分别提取几何特征、材质特征和纹理特征，并采用注意力加权的特征级融合策略进行融合，构建多模态数据集； 步骤3，构建动态图时空交互网络，基于动态图时空交互网络提取多模态数据中的特征向量，结合特征向量将刺绣针脚建模为动态图结构，根据针脚运动轨迹的时空连续性实时更新边权重； 步骤4，基于物理仿真引擎和生成对抗网络构建针法逆推模型，将步骤3中的特征向量以及刺绣工艺约束参数输入至针法逆推模型中，得到针法空间布局指令、动态工艺参数以及优化后的阵法序列； 步骤5，构建动态复现模型，将针法空间布局指令、动态工艺参数以及优化后的阵法序列输入至动态复现模型，得到实际的绣制动作序列； 步骤4中基于物理仿真引擎和生成对抗网络构建针法逆推模型包括： 构建基于双路径的生成器，包括结构生成路径和物理参数生成路径，生成器通过结构生成路径将特征向量转化为针法空间布局指令，并利用物理参数生成路径并行预测动态工艺参数；动态工艺参数包括绣线张力和入线角度； 构建可微分物理引擎，将动态工艺参数输入至可微分物理引擎进行前向仿真与迭代优化，直至绣线张力满足物理约束时停止迭代，得到优化后的阵法序列； 构建全局判别器和局部判别器。

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