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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利竣工图多要素提取与矢量化方法、装置、设备及存储介质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：CN120656201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511156300.3，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权竣工图多要素提取与矢量化方法、装置、设备及存储介质是由苏宝峰;梁劼祥;吴文斌;史云;余强毅;段玉林;徐法虎设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本竣工图多要素提取与矢量化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种竣工图多要素提取与矢量化方法、装置、设备及存储介质。涉及竣工图处理技术领域。该方法包括：对竣工图进行分割，得到田块、道路、水渠、建筑物和井口的二值掩码图像；对各个二值掩码图像执行开闭运算、形态学平滑、噪声去除和或孔洞填充操作，生成优化后的单类别掩码；根据要素几何类型将优化后的单类别掩码分为面状要素、线状要素和点状要素三个类别，分别采用矢量化策略以生成矢量文件；将竣工图的地理坐标系、投影参数写入对应的矢量文件中，生成具有地理坐标参考的独立图层文件。本申请显著提升了竣工图要素提取精度、复杂要素处理能力、矢量化质量与效率，增强了模型在复杂场景下的鲁棒性。

本发明授权竣工图多要素提取与矢量化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种竣工图多要素提取与矢量化方法，其特征在于，所述方法包括： 对竣工图进行分割，得到田块、道路、水渠、建筑物和井口的二值掩码图像；其中，所述竣工图为包含地理元信息的栅格格式竣工图； 对各个二值掩码图像执行开闭运算、形态学平滑、噪声去除和或孔洞填充操作，生成优化后的单类别掩码； 根据要素几何类型将所述优化后的单类别掩码分为面状要素、线状要素和点状要素三个类别，分别采用以下矢量化策略以生成矢量文件：对于面状要素，对掩码边界进行简化后生成多边形矢量；对于线状要素，通过骨架提取生成中心线矢量；对于点状要素，计算掩码连通域质心生成点矢量； 将所述竣工图的地理坐标系、投影参数写入对应的矢量文件中，生成具有地理坐标参考的独立图层文件； 对竣工图进行分割，得到田块、道路、水渠、建筑物和井口的二值掩码图像，包括：将竣工图输入至语义分割模型，输出田块、道路、水渠、建筑物和井口的二值掩码图像；其中，所述语义分割模型为改进的Mask2Former语义分割模型； 在所述改进的Mask2Former语义分割模型中，骨干网络部分采用SwinTransformerV2结构替代ResNet；其中，所述SwinTransformerV2结构通过构建分层结构对输入图像进行逐级特征提取，在每个层级内部采用固定尺寸的非重叠窗口进行局部注意力计算，并通过引入移位窗口机制实现跨窗口的信息流动； 在所述改进的Mask2Former语义分割模型中，在颈部结构中加入可变形卷积特征金字塔网络，所述可变形卷积特征金字塔网络的操作过程表示为： ， 式中，表示输出位置的响应，为输入特征图，为卷积核第k个位置的权重，为标准采样偏移，为通过卷积学习得到的可变偏移量，为位置数量； 在所述改进的Mask2Former语义分割模型中，初始化查询向量时，通过统计得到的要素空间分布热图提取特征均值与方差生成编码，与基础查询向量拼接或相加融合，形成类别引导查询向量； 在所述改进的Mask2Former语义分割模型中，解码器集成边缘感知注意力模块，所述边缘感知注意力模块通过显式引入边缘图进行注意力引导，在每一掩码特征与输入特征交互过程中，引入由Sobel算子提取的边缘响应图，并以所述边缘响应图为权重对注意力图进行调制； 在对所述改进的Mask2Former语义分割模型进行训练时，以边界IoU损失与类别敏感掩码损失的加权组合作为损失函数。

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