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龍圖騰網獲悉四川暴風啟智科技有限公司申請的專利一種基于數字孿生的三維可視化編輯管理方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120279195B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510763116.9，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權一種基于數字孿生的三維可視化編輯管理方法及系統是由儲偉;熊祺設計研發完成，并于2025-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于數字孿生的三維可視化編輯管理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于數字孿生的三維可視化編輯管理方法及系統，該方法先采集企業生產參數并結構化處理，構建初始三維模型后，運用生成對抗網絡通過生成器與判別器對抗訓練優化模型細節，結合優化的多頭注意力機制分析參數權重，動態調整模型顯示和編輯優先級。接收用戶編輯指令后，基于優化模型完成幾何形狀變更、材質替換等可視化編輯，再對編輯后的模型實時渲染并存儲相關數據。系統對應設置參數采集與結構化處理、模型構建、模型優化等六個模塊，各模塊協同工作。本發明深度融合生成對抗網絡與優化多頭注意力機制，實現企業生產場景三維模型精準構建與高效編輯管理。

本發明授權一種基于數字孿生的三維可視化編輯管理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于數字孿生的三維可視化編輯管理方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟S1：對企業生產進程中的設備運轉參數、物料輸送參數、工藝執行參數進行采集，將采集所得各項參數按照預先設定的數據組織架構實施結構化處理； 步驟S2：對結構化處理后的企業生產各項參數，通過三維建模技術構建企業生產場景的初始三維模型，并對該初始三維模型開展網格剖分與紋理映射操作； 步驟S3：利用生成對抗網絡架構，將構建的基礎數字孿生模型作為生成器的輸入數據，通過生成器與判別器之間持續的對抗博弈訓練過程，對初始三維模型進行細節特征的精細化優化以及關鍵特征的強化操作，使得優化后的三維模型能夠契合企業實際生產場景； 步驟S4：引入經過優化的多頭注意力機制，對企業生產各項參數進行權重系數的深度分析，確定不同參數在三維可視化編輯管理流程中的重要程度等級，依據重要程度的差異對三維模型的顯示呈現以及編輯操作的優先級進行動態化調整； 步驟S5：接收用戶發出的編輯指令信息，基于編輯指令內容，結合經生成對抗網絡優化處理以及多頭注意力機制調整后的三維模型，對三維模型實施幾何形狀的變更、材質屬性的替換、空間布局的重新規劃可視化編輯操作； 步驟S6：對編輯后的三維模型進行實時渲染處理，將渲染結果以可視化的形式向用戶進行展示呈現，同時對編輯操作過程以及修改后的企業生產各項參數進行存儲記錄，用于調用查詢與分析研究； 所述步驟S3，生成對抗網絡架構采用如下模型公式： ， 其中，表示調整后的生成器，為生成器，表示第個判別器，為判別器的數量；為對應不同判別器的權重調節系數；為生成器與第個判別器之間的判別損失函數，用于度量生成器生成三維模型與真實模型間的差異程度；為基于企業生產參數的生產約束損失函數，表示第個判別器關注的第個企業生產參數，為每個判別器關注的生產參數數量，該函數用于促使生成器生成的三維模型符合企業生產參數所規定的約束條件； 所述步驟S4，優化的多頭注意力機制采用如下模型公式： ， 其中，表示單個注意力計算結果，分別為由企業生產各項參數經非線性變換得到的查詢向量、鍵向量和值向量，為值向量維度，softmax為激活函數，表示元素相乘；為基于企業生產參數構建的注意力調節矩陣，用于根據參數特性調整注意力分布；表示第個注意力計算結果，為注意力計算次數，為多頭注意力機制最終輸出，Aggregate為聚合操作，為最終輸出權重矩陣。

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