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龙图腾网获悉深圳市乐科智控科技有限公司申请的专利用于AI视觉识别的物品仿真建模方法及装置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：CN119339009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411888935.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权用于AI视觉识别的物品仿真建模方法及装置是由唐传明;李金城;吕丽设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于AI视觉识别的物品仿真建模方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及数据识别的技术领域，提供了用于AI视觉识别的物品仿真建模方法及装置，包括对物品进行扫描，得到点云数据并进行降噪后，输入至预设的点云分割模型，得到物品的分割点云数据和特征点云数据，基于分割点云数据对物品的几何特征进行提取，得到物品的几何特征参数集合，对几何特征参数集合和特征点云数据进行特征匹配，得到物品的仿真三维模型和物品的仿真纹理模型并输入预设的AI视觉识别系统，进行仿真物品的识别和分类。通过生成了仿真三维模型和仿真纹理模型并输入AI视觉识别系统，改善在实际操作中，点云数据的质量容易受到环境因素的影响，存在着数据噪声较多，影响建模效果，导致出现精度不足或匹配不准确的问题。

本发明授权用于AI视觉识别的物品仿真建模方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于AI视觉识别的物品仿真建模方法，其特征在于，包括：对物品进行3D扫描，得到物品的三维点云数据，并对所述三维点云数据进行降噪处理，得到降噪后的点云数据；将所述降噪后的点云数据输入至预设的点云分割模型，得到物品的分割点云数据和特征点云数据，基于所述分割点云数据对物品的几何特征进行提取，得到物品的几何特征参数集合，对所述几何特征参数集合和所述特征点云数据进行特征匹配，得到目标匹配点集、特征向量集合以及匹配精度值；通过泊松重建对所述目标匹配点集进行曲面重建，得到初步仿真三维模型，利用全局优化算法基于所述特征向量集合对所述初步仿真三维模型进行曲面光滑处理，得到优化曲面，根据迭代最近点算法基于所述匹配精度值对所述优化曲面进行形状优化，得到物品的仿真三维模型；利用UV展开算法对所述仿真三维模型进行纹理坐标计算，得到纹理坐标数据、法线向量以及纹理光照，利用拉普拉斯平滑算法对所述纹理坐标数据进行初步纹理映射，得到初步仿真纹理模型；通过高动态范围成像算法基于所述法线向量对所述初步仿真纹理模型进行纹理细节增强，得到细节增强仿真纹理模型，利用霍夫变换光照校正算法对所述细节增强仿真纹理模型进行光照校正，得到光照校正仿真纹理模型；通过基于多尺度卷积神经网络的纹理优化算法对所述光照校正仿真纹理模型进行纹理优化，得到物品的仿真纹理模型；应用主成分分析对所述仿真三维模型和仿真纹理模型进行特征提取，得到特征提取数据，通过加权平均法对所述特征提取数据进行特征融合，得到融合特征数据；将所述融合特征数据输入预设的神经网络模型进行初步分类，得到初步分类结果，通过贝叶斯推断对所述初步分类结果进行置信度计算，得到置信度数据；利用优化算法对所述初步分类结果进行优化，得到优化分类结果，根据交叉验证对所述优化分类结果进行精度校验，得到精度校验数据，通过后处理技术对所述精度校验数据进行类别校正，得到校正分类结果；将所述仿真三维模型、所述仿真纹理模型以及所述校正分类结果输入至AI视觉识别系统之后，利用卷积神经网络对输入的所述仿真三维模型和所述仿真纹理模型进行深度学习处理，从中提取出重要的图像特征；通过目标检测算法对所述图像特征进行目标定位和框选，确定所述图像特征中的物体区域；结合所述校正分类结果，通过预设在AI视觉识别系统内的分类层，对物体进行分类，识别仿真物品的类型和属性后，输出识别结果和分类结果。

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