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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种多模态数据驱动的城市道路布局设计自动化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：CN115544613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211138806.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种多模态数据驱动的城市道路布局设计自动化方法是由冯天;张微;杨乐豪;张继灵设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态数据驱动的城市道路布局设计自动化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态数据驱动的城市道路布局设计自动化方法。本发明在城市道路网络布局设计任务中引入多模态数据融合模块，对人口密度、地形高程和土地利用分类三类数据进行融合，输入至条件生成对抗网络ConditionalGenerativeAdversarialNetworks,CGAN，生成与上述三类数据分布对应的道路布局。与传统手工设计方法相比，本方法不需要相关领域的专业知识，不受限于道路模板，可高效生成特征多样的城市道路布局。与仅使用生成对抗网络GenerativeAdversarialNetworks,GAN的方法相比，本方法引入了多模态的地理空间数据，对其压缩、降维，避免了因大量参数带来的高算力需求问题，同时突出了数据的关键特征，使生成的城市道路布局在视觉和结构上具有更高质量。

本发明授权一种多模态数据驱动的城市道路布局设计自动化方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据驱动的城市道路布局设计自动化方法，其特征在于，获取目标区域的人口密度栅格数据、地形高程栅格数据和土地利用栅格数据组成多模态数据，将多模态数据输入预训练的多模态数据融合模块中，由多模态数据融合模块对不同模态数据进行压缩和降维并输出编码图，再由预训练的条件生成对抗网络ConditionalGenerativeAdversarialNetworks,CGAN模块捕捉编码图中的地理空间特征和道路纹理特征，最终输出对应的城市道路布局设计图； 所述多模态数据融合模块是一个自编码器，由编码器和解码器组成；输入的不同模态数据沿特征通道维度进行叠加后输入至编码器，由编码器输出融合后的编码图；在预训练阶段，编码器输出的编码图输入至解码器，由解码器输出重构后的各模态数据，通过训练使重构后的各模态数据接近原始的各模态数据；在推理阶段，编码器输出的编码图直接作为多模态数据融合模块的输出； 所述条件生成对抗网络模块由生成器和判别器组成；生成器以多模态数据融合模块输出的编码图为输入，输出道路布局设计图；在预训练阶段，生成器输出的道路布局设计图输入至判别器中，判别器同时以真实路网布局图和编码图为另外两个输入，输出128*128、32*32和8*8三种尺度的图块Patch，从浅层、中层、深层特征三个角度判别输入图的真实性，进而交替优化判别器和生成器；在推理阶段，生成器输出的道路布局设计图直接作为条件生成对抗网络模块的输出。

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