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龙图腾网获悉北京远见知行科技有限公司;中国测绘科学研究院申请的专利一种交通要素可测量实景影像自动生成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：CN120431272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510932881.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种交通要素可测量实景影像自动生成方法是由魏占营;李瑞丽;张涛;王俊;鲁欣宇;吕水生;杨东辉设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交通要素可测量实景影像自动生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种交通要素可测量实景影像自动生成方法，涉及智能交通技术领域。包括：采集数据并进行预处理得到正交校正后的全景影像、清洗后的高精度点云数据和深度图；提取交通要素的轮廓线，并根据交通要素的轮廓线生成目标交通要素的三维模型；根据三维模型，对提取的交通要素进行自动分类，并设定合理参数，得到交通要素的分类结果；根据交通要素的分类结果生成最优全景影像；根据最优全景影像生成可测量的投影图；通过根据可测量的投影图和记录的参数计算目标交通要素的三维坐标。本发明解决了传统交通要素资产管理面临人工采集效率低、移动扫描后处理复杂及三维建模成本高且与现实差距大的多重问题。

本发明授权一种交通要素可测量实景影像自动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种交通要素可测量实景影像自动生成方法，其特征在于，包括： 采集高精度点云数据和全景影像并进行预处理得到正交校正后的全景影像、清洗后的高精度点云数据和深度图； 基于清洗后的高精度点云数据、正交校正后的全景影像和深度图提取交通要素的轮廓线，并根据所述交通要素的轮廓线生成目标交通要素的三维模型； 根据所述三维模型，对提取的交通要素进行自动分类，并设定合理参数，得到交通要素的分类结果； 根据交通要素的分类结果生成最优全景影像； 根据所述最优全景影像生成可测量的投影图； 根据所述可测量的投影图和记录的参数计算目标交通要素的三维坐标； 所述基于清洗后的高精度点云数据、正交校正后的全景影像和深度图提取交通要素的轮廓线，并根据所述交通要素的轮廓线生成目标交通要素的三维模型，包括： 构建交通要素图像数据集； 利用卷积神经网络对采集的全景影像进行训练和验证，以进行交通要素的轮廓线的提取； 根据提取后的轮廓线确定对应的表征点； 根据所述表征点确定目标交通要素的三维模型； 所述根据所述三维模型，对提取的交通要素进行自动分类，并设定合理参数，得到交通要素的分类结果，包括： 根据所述三维模型确定交通要素的分类标准； 根据所述分类标准对预设的深度学习模型进行训练，得到分类模型； 根据所述分类模型确定分类结果并根据所述分类结果设定各类交通要素的参数，其中，所述各类交通要素的参数包括：分类置信度阈值、形状相似度得分和几何特征阈值。

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