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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种服装自动安排方法、装置、设备及存储介质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：CN121413049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202512027663.3，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权一种服装自动安排方法、装置、设备及存储介质是由刘郴;王振东;金小刚设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种服装自动安排方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种服装自动安排方法、装置、电子设备及存储介质，以实现二维缝纫纸样向三维人体模型表面的高效、精准、自动化布局。服装自动安排方法包括：根据获取的二维缝纫纸样及缝合关系数据构建纸样图结构，并确定所述纸样图结构对应的图结构特征；所述纸样图结构以每个二维缝纫纸样作为图节点，以所述二维缝纫纸样之间的缝合关系作为图节点之间的连接边；基于三维人体模型确定候选排列点集合；将所述图结构特征和所述候选排列点集合输入图神经网络模型，预测每个所述图节点的排列点分配和局部位移向量；基于所述排列点分配和所述局部位移向量，将所述二维缝纫纸样映射到所述三维人体模型表面。

本发明授权一种服装自动安排方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种服装自动安排方法，其特征在于，包括： 根据获取的二维缝纫纸样及缝合关系数据构建纸样图结构，并确定所述纸样图结构对应的图结构特征；所述纸样图结构以每个二维缝纫纸样作为图节点，以所述二维缝纫纸样之间的缝合关系作为图节点之间的连接边； 基于三维人体模型确定候选排列点集合； 将所述图结构特征和所述候选排列点集合输入图神经网络模型，预测每个所述图节点的排列点分配和局部位移向量； 基于所述排列点分配和所述局部位移向量，将所述二维缝纫纸样映射到所述三维人体模型表面； 所述图神经网络模型的训练过程，包括： 获取训练用的有标注数据集和无标注数据集，构建半监督训练数据集，其中所述有标注数据集包含二维缝纫的真实排列点分配标签； 基于所述半监督训练数据集，构建约束驱动的损失函数，所述损失函数包括监督损失项和几何约束损失项； 基于所述损失函数，通过反向传播和梯度下降算法迭代优化图神经网络参数，得到训练完成的图神经网络模型； 所述构建约束驱动的损失函数，包括： 基于所述半监督训练数据集中的有标注数据集，计算预测的排列点分配与真实标签之间的交叉熵损失，得到所述监督损失项； 基于所述半监督训练数据集，计算缝合间隙约束损失、碰撞与交叠惩罚损失、层级一致性约束损失和局部偏移最小化约束损失，得到所述几何约束损失项； 基于所述监督损失项和所述几何约束损失项，按照加权系数组合各损失项，得到所述损失函数。

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