一种基于图神经网络的草图分割系统及方法

本发明属于计算机图形学和计算机视觉技术领域，公开了一种基于图神经网络的草图分割系统及方法，该方法包括草图笔画预处理模块和基于建模特征的草图分割模块。预处理模块提取笔画的几何属性信息，并计算笔画间的拓扑关联关系；分割模块采用多分支图注意力网络（GAT），将几何信息编码为节点特征，依据拓扑关系构建邻接结构，通过多分支注意力机制聚合不同拓扑距离的上下文信息，实现精准分割。本发明高效融合几何与拓扑特征，支持直线和曲线类笔画，适应多样化的草图输入，显著提升了分割性能。实验表明，该方法在草图建模任务中具有高精度和鲁棒性，降低了用户对专业CAD软件的操作门槛，适用于非专业用户的快速建模需求。