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龙图腾网获悉浙江大学城乡规划设计研究院有限公司;浙大启真未来城市科技(杭州)有限公司申请的专利一种面向城市测度的空地一体大数据融合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：CN120744856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511268253.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种面向城市测度的空地一体大数据融合方法是由张远景;龙瀛;马毅;许雪琳;马学斌设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向城市测度的空地一体大数据融合方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向城市测度的空地一体大数据融合方法，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取城市的空地一体大数据；将所述空地一体大数据统一校准至城市标准坐标系，获取低时空偏差数据；基于所述低时空偏差数据，获取第一冲突实体和第二冲突实体；对所述低时空偏差数据中的所述第一冲突实体和所述第二冲突实体的空间位置进行修正，获取无冲突大数据模型；基于所述无冲突大数据模型，构建长短期记忆网络。本申请通过整合城市空间点云、传感器网络、遥感影像等空地一体大数据，解决了多源数据时空基准不统一、格式精度差异大导致的融合精度低问题，通过消除时空偏差和实体冲突，提升了数据一致性与可靠性，避免信息断层和语义冲突。

本发明授权一种面向城市测度的空地一体大数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种面向城市测度的空地一体大数据融合方法，其特征在于，包括： 获取城市的空地一体大数据；所述空地一体大数据至少包括所述城市的空间点云数据、城市的传感器网络数据、城市的遥感影像数据； 将所述空地一体大数据统一校准至城市标准坐标系，所述城市标准坐标系包括一级基准网络、二级结构网络、三级覆盖网络和四级动态网络； 所述一级基准网络为城市空间中多个基准点所构成的网络；所述基准点为深埋式市政基准点或者跨江大桥锚固点；城市中的每个行政区划单元内至少布设三个基准点，以形成空间三角形约束； 所述二级结构网络为城市空间中的地标建筑所构成的空间点云网络； 所述三级覆盖网络为基于图像特征提取算法由所述遥感影像数据提取的所述一级基准网络和所述二级结构网络中建筑物的空间位置网络； 所述四级动态网络为基于同步定位与地图构建技术以各个固定式传感器为锚点，所构成的局部坐标系网络； 将所述二级结构网络中各个空间点云映射至所述一级基准网络，获取第一融合网络； 基于所述第一融合网络，获取多个高程柱；所述高程柱用于表征所述城市中对应的建筑物； 基于各个高程柱，获取与各个高程柱一一对应的建筑投影信息；所述建筑投影的投影方向竖直向下；所述建筑投影信息至少包括各个建筑投影之间的水平距离； 基于所述三级覆盖网络，获取各个建筑投影的投影偏移量；所述投影偏移量至少用于表征所述建筑投影与所述三级覆盖网络中对应建筑物之间的水平距离差距大小； 基于所述投影偏移量，调整所述第一融合网络中各个高程柱的水平位置，获取第二融合网络； 基于所述四级动态网络，获取各个局部坐标系网络中目标的运动轨迹信息；所述目标包括行人和车辆； 将所述运动轨迹信息反向投影至所述第二融合网络，获取低时空偏差数据；所述城市标准坐标系至少用于消除所述空地一体大数据中不同源数据的时空偏差； 基于所述低时空偏差数据，获取第一冲突实体和第二冲突实体；所述第一冲突实体为所述低时空偏差数据中的任意实体；所述第二冲突实体为所述低时空偏差数据中与所述第一冲突实体产生空间重叠的任意实体；所述第一冲突实体和所述第二冲突实体的数据源不同； 对所述低时空偏差数据中的所述第一冲突实体和所述第二冲突实体的空间位置进行修正，获取无冲突大数据模型； 基于所述无冲突大数据模型，构建长短期记忆网络；所述长短期记忆网络用于识别城市中的特殊事件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学城乡规划设计研究院有限公司;浙大启真未来城市科技(杭州)有限公司，其通讯地址为：310012 浙江省杭州市西湖区余杭塘路928号3号楼南楼708室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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