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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利物理点聚合方法、物理点聚合装置以及电子设备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：CN116363608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310335306.1，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权物理点聚合方法、物理点聚合装置以及电子设备是由燕旭东设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本物理点聚合方法、物理点聚合装置以及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种物理点聚合方法、物理点聚合装置以及电子设备，该物理点聚合方法涉及地图领域中的物理点聚合技术领域，该方法包括：对待识别的第一图像序列进行物理点识别，得到由该第一图像序列中包括目标物理点的图像形成的第二图像序列；针对该第二图像序列中的每一张图像，对该目标物理点到该每一张图像的采集位置之间的距离进行预测，得到该每一张图像中该目标物理点的深度值；基于该每一张图像中该目标物理点的深度值和该每一张图像的采集位置，确定是否将该第二图像序列中的该目标物理点聚合为同一物理点。该物理点聚合方法避免了直接基于深度学习分类网络的图像识别进行物理点的聚合，能够提升物理点聚合的准确性。

本发明授权物理点聚合方法、物理点聚合装置以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种物理点聚合方法，其特征在于，包括： 对待识别的第一图像序列进行物理点识别，得到由所述第一图像序列中包括目标物理点的图像形成的第二图像序列； 针对所述第二图像序列中的每一张图像，对所述目标物理点到所述每一张图像的采集位置之间的距离进行预测，得到所述每一张图像中所述目标物理点的深度值； 基于所述每一张图像中所述目标物理点的深度值和所述每一张图像的采集位置，确定是否将所述第二图像序列中的所述目标物理点聚合为同一物理点； 其中，所述对所述目标物理点到所述每一张图像的采集位置之间的距离进行预测，得到所述每一张图像中所述目标物理点的深度值，包括： 利用图像识别网络，对所述目标物理点到所述每一张图像的采集位置之间的距离进行预测，得到所述每一张图像中所述目标物理点的深度预测值； 基于所述每一张图像中所述目标物理点的深度预测值和所述每一张图像的采集位置，确定修正系数； 基于所述修正系数，对所述每一张图像中所述目标物理点的深度预测值进行修正，得到所述每一张图像中所述目标物理点的深度值； 其中，所述利用图像识别网络，对所述目标物理点到所述每一张图像的采集位置之间的距离进行预测，得到所述每一张图像中所述目标物理点的深度预测值，包括： 利用所述图像识别网络，对所述目标物理点到所述每一张图像的采集位置之间的距离进行预测，得到所述每一张图像的由多个特征点的预测深度值形成的特征图； 针对所述每一张图像，将所述目标物理点所在的检测框内的特征值的平均值，确定为所述每一张图像中所述目标物理点的深度预测值。

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