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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种建筑物三维模型补全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：CN119784927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411257791.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种建筑物三维模型补全方法是由赵婷婷;孙赜;遆鹏;谢亚坤;朱军;李志林设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑物三维模型补全方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种建筑物三维模型补全方法，属于三维建模技术领域，其通过航拍获得图像数据集，基于图像数据集中的2D图像获得初级深度图，根据初级深度图进行空洞识别和轮廓生成，寻找能够全面反映待建模建筑物的不同轮廓面特征的有效视图，这些有效视图可以是少量的关键视图，将其用于对深度信息的补全操作，只需要使用少量的计算量即可完成非常准确的补全更新，同时，由于处理的是少量的关键视图，因此在补全过程中可以引入增强特征识别，这有助于理解视图中各物体例如玻璃的真实含义，实现更加准确的补全操作。

本发明授权一种建筑物三维模型补全方法在权利要求书中公布了：1.一种建筑物三维模型补全方法，其包括以下步骤： 步骤S1、利用无人机航拍获取待建模建筑物的图像数据集； 步骤S2、根据所获取的图像数据集生成对应的初级深度图； 步骤S3、对生成的初级深度图进行深度信息补全，得到更新的深度图； 步骤S4、利用更新的深度图生成第一3D点云数据，然后，利用第一3D点云数据生成初始查询提议集； 步骤S5、对所述图像数据集中的2D图像进行一级特征提取，得到多个第一图像特征； 步骤S6、基于初始查询提议集和所述多个第一图像特征，生成更新的查询提议集； 步骤S7、利用更新的查询提议集，生成第二3D点云数据并建模； 其特征在于，在步骤S3中，对初级深度图进行深度信息的补全至少依次包括： S31、利用初级深度图从所述图像数据集中选取能够全面反映待建模建筑物在不同方向上的视觉特征和几何属性的有效视图15；有效视图15为从所述图像数据集中选取的与待建模建筑物在各个方向上相关的少量关键图片； S32、对所述有效视图15进行二级特征提取，二级特征提取所输出的图像特征被赋予语义标签，由此获取带语义的第二图像特征；其中，二级特征提取为增强特征提取，其用于识别图片中的弱纹理结构； S33、基于所述带语义的第二图像特征对初级深度图进行更新，获得更新的深度图。

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